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導(dǎo)航是一種將載體從一個(gè)點(diǎn)引導(dǎo)到另一個(gè)點(diǎn)的方法。在許多導(dǎo)航方法中，慣性導(dǎo)航具有許多優(yōu)點(diǎn)，例如連續(xù)不間斷，自主，隱藏性好，短期精度高。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于航空航天，航天，航行和機(jī)器人領(lǐng)域，特別是軍事領(lǐng)域。近年來(lái)，微電子和微機(jī)械技術(shù)取得了很大進(jìn)展。 MEMS慣性傳感器已廣泛應(yīng)用于機(jī)器人，虛擬現(xiàn)實(shí)，生物力學(xué)和軍事領(lǐng)域，對(duì)環(huán)境來(lái)說(shuō)具有體積小，重量輕，壽命長(zhǎng)，可靠性高，成本低，適應(yīng)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。MEMS IMU將是未來(lái)慣性導(dǎo)航技術(shù)的主要發(fā)展方向之一。

捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)將IMU固定在載體上，這消除了平臺(tái)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的機(jī)械復(fù)雜性。與同等平臺(tái)系統(tǒng)相比，這種方法的潛在好處是降低成本，減小尺寸并提高可靠性。這種方法的主要問(wèn)題是計(jì)算復(fù)雜性顯著增加。然而，計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步與合適的IMU傳感器的開(kāi)發(fā)相結(jié)合使得這種設(shè)計(jì)變得真實(shí)。

總之，無(wú)論是開(kāi)發(fā)超緊湊GPS/INS系統(tǒng)還是開(kāi)發(fā)AHRS系統(tǒng)，他們都使用DSP或MCU微處理器來(lái)執(zhí)行軟件程序以解決導(dǎo)航算法。在基于MEMS慣性測(cè)量單元的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中，系統(tǒng)從載波中收集載波的加速度和角速率。

3D加速度計(jì)和陀螺儀MEMS傳感器的速率在100hz甚至更高，DSP或MCU需要每秒計(jì)算100次或更多次捷聯(lián)導(dǎo)航算法，這對(duì)微處理器來(lái)說(shuō)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。由于軟件程序是串行執(zhí)行的，因此微處理器通常以非常高的速率運(yùn)行。隨著MEMS技術(shù)的發(fā)展，加速度計(jì)和陀螺儀的采樣頻率將越來(lái)越高，DSP或MCU無(wú)法滿足SINS的實(shí)時(shí)和低功耗要求。因此，我們開(kāi)發(fā)了ASIC。在本文中，我們提出了使用verilog HDL的導(dǎo)航算法ASIC設(shè)計(jì)，以克服高功耗和低并行計(jì)算。

捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法包括姿態(tài)算法，速度和位置算法。 姿態(tài)算法使用歐拉角或四元數(shù)法計(jì)算載體的姿態(tài)。速度和位置算法通過(guò)求解速度和位置微分方程來(lái)計(jì)算載體的速度和位置。本文采用速度和位置算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

我們首先介紹速度和位置算法的流程圖。假設(shè)已經(jīng)獲得了載體的四元數(shù)，然后可以根據(jù)姿態(tài)算法計(jì)算變換矩陣。變換矩陣乘以特定力（非重力加速度）提供導(dǎo)航框架的載波加速度。地球的旋轉(zhuǎn)角速度和相對(duì)于地球的載波角速度乘以載波速度會(huì)產(chǎn)生科里奧利加速度?？评飱W利加速度和導(dǎo)航架的載波加速度與重力加速度相結(jié)合可以產(chǎn)生總加速度。速度變化等于總加速度乘以時(shí)間段T.速度變化與最后一個(gè)周期速度相結(jié)合可以產(chǎn)生載體的當(dāng)前速度。當(dāng)前位置等于速度乘以時(shí)間的積分。此外，當(dāng)前位置也可以通過(guò)求解位置矩陣來(lái)獲得。

速度和位置計(jì)算ASIC的硬件結(jié)構(gòu)包括六個(gè)主要電路模塊，如地球參數(shù)更新模塊，位置和速度初始模塊，變換矩陣更新模塊，位置矩陣更新模塊，速度更新模塊和位置更新模塊。地球參數(shù)更新模塊主要計(jì)算地球旋轉(zhuǎn)角速度在當(dāng)前地理坐標(biāo)系上的投影以及載體相對(duì)于地球的角速度。位置和速度初始模塊從GPS獲得載體的初始速度和初始位置。變換更新矩陣模塊通過(guò)四元數(shù)計(jì)算變換矩陣，四元數(shù)是通過(guò)求解姿態(tài)算法產(chǎn)生的。位置更新矩陣模塊負(fù)責(zé)計(jì)算新的位置矩陣。速度更新模塊使用載波加速度和地球參數(shù)更新載波的速度。位置更新模塊通過(guò)求解位置矩陣并積分向上定向速度來(lái)提供新的位置信息（緯度經(jīng)度和高度）。

在速度和位置算法中有很多浮點(diǎn)運(yùn)算，包括加法，減法，乘法和除法。本文設(shè)計(jì)了與IEEE-754標(biāo)準(zhǔn)兼容的浮點(diǎn)單元，該標(biāo)準(zhǔn)是IEEE浮點(diǎn)運(yùn)算標(biāo)準(zhǔn)。此外，速度和位置算法中存在大量的三角函數(shù)和反三角函數(shù)。關(guān)于三角函數(shù)，我們將其擴(kuò)展為泰勒級(jí)數(shù)。通過(guò)求解第一階六階膨脹方程，我們可以得到正弦函數(shù)的良好結(jié)果，而角度范圍從0到π/ 2。給定緯度范圍（0到π/ 2），我們可以通過(guò)二分法來(lái)求解反三角函數(shù)。具體過(guò)程如下。首先，我們得到了0的一半與π/ 2相結(jié)合，然后，我們將π/ 4的正弦值與反三角函數(shù)的輸入值進(jìn)行了比較。如果前者小于后者，我們計(jì)算π/ 4的一半的正弦值和π/ 2，否則，我們計(jì)算0的一半的正弦值與π/ 4的組合。我們將新的正弦值與反三角函數(shù)的輸入值進(jìn)行了比較。然后，我們繼續(xù)執(zhí)行上部操作。在該過(guò)程循環(huán)22次后，我們可以得到高精度的緯度結(jié)果，誤差可能小于10-6。該方法也適用于經(jīng)度值的求解。

我們從Noitom制作的名為TureMotion（圖4）的動(dòng)作捕捉設(shè)備的一個(gè)節(jié)點(diǎn)捕獲了包含四元數(shù)，加速度和角速率的數(shù)據(jù)。動(dòng)作捕捉節(jié)點(diǎn)首先水平地保持在桌面上，然后節(jié)點(diǎn)以一定的速度移動(dòng)。從運(yùn)動(dòng)捕捉節(jié)點(diǎn)收集的數(shù)據(jù)被輸入到速度和位置計(jì)算ASIC電路以計(jì)算速度和位置。初始位置為45.73284°N和126.62878°E。最初的高點(diǎn)是136米。重力加速度設(shè)定為9.78 m / s2。然后我們將數(shù)據(jù)輸入到速度和位置計(jì)算ASIC。

我們按照以下步驟進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)：首先，我們啟動(dòng)了運(yùn)動(dòng)捕捉的傳感器模塊，然后，我們可以使用Noitom自己設(shè)計(jì)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)來(lái)接收天線運(yùn)動(dòng)捕捉的加速度和角速率數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)輸入到CPU和ASIC電路。 CPU和ASIC電路使用這些數(shù)據(jù)分別計(jì)算運(yùn)動(dòng)捕獲的速度和位置。最后，我們將CPU計(jì)算結(jié)果與ASIC電路計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了比較，以確定兩者的計(jì)算速度和計(jì)算精度。

在測(cè)試中，我們使用CPU以2.5Ghz的速率運(yùn)行來(lái)執(zhí)行軟件算法。CPU以2.5Ghz的速率執(zhí)行計(jì)算周期需要46微秒，并且ASIC電路以相同的速率運(yùn)行需要0.5468微秒才能完成計(jì)算周期。我們可以得出結(jié)論，ASIC計(jì)算速度比軟件計(jì)算速度快84倍。 ASIC有足夠的空間來(lái)滿足特殊應(yīng)用的低功耗和實(shí)時(shí)要求。

在本文中，我們提出了一種基于捷聯(lián)慣性導(dǎo)航算法的新型速度和位置計(jì)算ASIC設(shè)計(jì)。在我們的實(shí)驗(yàn)中，我們從動(dòng)作捕捉設(shè)備中捕獲了名為TureMotion的數(shù)據(jù)。我們分別使用CPU和ASIC電路來(lái)計(jì)算載波的速度和位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CPU計(jì)算結(jié)果與ASIC計(jì)算結(jié)果的差異很小，我們可以忽略它們。但是，ASIC計(jì)算速度比CPU計(jì)算速度快84倍。不幸的是，隨著時(shí)間的推移慣性系統(tǒng)誤差會(huì)變大，捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的精度會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低，因此可以誘導(dǎo)其他非慣性導(dǎo)航系統(tǒng)如GPS，以減少誤差。

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