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一種用于車輛運(yùn)動(dòng)的高動(dòng)態(tài)姿態(tài)解決方案和計(jì)算系統(tǒng)，該系統(tǒng)將三軸陀螺儀與三軸加速度計(jì)和速度計(jì)結(jié)合在一起，用于測(cè)量和計(jì)算車輛導(dǎo)航信息。針對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的姿態(tài)算法，提出了一種基于四元數(shù)的擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。

圖1 算法結(jié)構(gòu)

通過(guò)歐拉角和四元數(shù)的變換方法，將陀螺儀姿態(tài)四元數(shù)用作擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的狀態(tài)量。經(jīng)速度計(jì)補(bǔ)償了加速度計(jì)后，將計(jì)算出的姿態(tài)四元數(shù)用作觀測(cè)測(cè)量。噪聲協(xié)方差矩陣的測(cè)量用于對(duì)其進(jìn)行校正。建立卡爾曼方程，通過(guò)獲得高精度姿態(tài)四元數(shù)來(lái)求解姿態(tài)角。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有效地解決了精度低，誤差大，容易受到運(yùn)動(dòng)加速度影響的缺點(diǎn)，提高了高動(dòng)態(tài)車輛慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的精度。

圖2 直線運(yùn)動(dòng)時(shí)車輛的姿態(tài)角

通過(guò)線性運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)獲得，在線性運(yùn)動(dòng)測(cè)試中，多傳感器EKF算法優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)EKF算法和陀螺儀四元數(shù)方法。結(jié)果表明，本文算法對(duì)線性加速度抑制處理有較大的改進(jìn)。它可以抵消振動(dòng)對(duì)姿態(tài)的影響。

從具有S型運(yùn)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)中獲得。由于S型機(jī)芯是復(fù)合機(jī)芯，因此可以看作是激烈的駕駛測(cè)試。在這種狀態(tài)下，多傳感器EKF算法也優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)EKF算法和陀螺四元數(shù)方法。該算法有效地消除了高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中運(yùn)動(dòng)加速度對(duì)姿態(tài)估計(jì)的影響。

圖3 S型運(yùn)動(dòng)的車輛的姿態(tài)角

通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，可以得出陀螺四元數(shù)算法由于各種噪聲而漂移嚴(yán)重，精度差的結(jié)論。盡管傳統(tǒng)的EKF算法可以抑制隨機(jī)漂移，但無(wú)法消除運(yùn)動(dòng)加速度對(duì)姿態(tài)估計(jì)的影響?？梢钥闯?，該算法有效地補(bǔ)償了陀螺儀的漂移，消除了車輛的運(yùn)動(dòng)加速度。

圖4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

這是一種基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的高動(dòng)態(tài)車輛多傳感器姿態(tài)估計(jì)算法。該算法結(jié)合了三軸陀螺儀，三軸加速度計(jì)和速度計(jì)，用于車輛導(dǎo)航，姿態(tài)信息的測(cè)量和計(jì)算。它為車輛姿態(tài)提供了高精度解決方案，并為車輛的自主慣性導(dǎo)航系統(tǒng)提供了必要的信息。

標(biāo)簽： 多傳感器慣性導(dǎo)航系統(tǒng)