【摘 要】
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微惯性测量单元（micro inertial measurement unit,MIMU）包含三个单轴的微陀螺仪和三个单轴的微加速度计,具有体积小、成本低、功耗低、易于大批量生产等优点,在民用、商用等领域的惯性导航系统中得到越来越广泛的应用。低成本MIMU测量精度低,限制了其应用范围的进一步拓展,本文面向这一背景开展了基于信息融合技术的微惯性传感器阵列研究,研究内容主要包括以下几个方面:1.研究了
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微惯性测量单元（micro inertial measurement unit,MIMU）包含三个单轴的微陀螺仪和三个单轴的微加速度计,具有体积小、成本低、功耗低、易于大批量生产等优点,在民用、商用等领域的惯性导航系统中得到越来越广泛的应用。低成本MIMU测量精度低,限制了其应用范围的进一步拓展,本文面向这一背景开展了基于信息融合技术的微惯性传感器阵列研究,研究内容主要包括以下几个方面:1.研究了微惯性传感器的误差模型,通过Allan方差建模方法对陀螺仪和加速度计的随机误差进行辨识,并利用Simulink搭建了信号发生器,研究了确定性误差对Allan方差分析的影响。2.研究了Kalman滤波在微惯性传感器阵列中的应用,设计了Kalman滤波器,并通过Simulink仿真验证了滤波器的有效性。3.设计并搭建了由三个MIMU组成的微惯性传感器阵列及相应的数据采集系统,制作了微惯性传感器阵列样机,编写了上位机并进行了样机的功能测试。4.研究了微惯性传感器阵列的标定方法,通过转台实验和温度实验对MIMU进行了标定,完成了误差补偿。5.利用转台对微惯性传感器阵列样机进行了静态实验、匀速率实验以及摇摆实验,针对动态情况对Kalman滤波器进行了状态扩增,并引入渐消因子,实验结果表明,在匀速率运动下,信号标准差由滤波前的0.3752°/s降低到滤波后的0.0684°/s,在摇摆实验中,信号标准差由滤波前的0.3946°/s降低到滤波后的0.1814°/s,且滤波效果皆优于加权平均法。
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