惯性测量单元测量数据的处理方法、装置及无人机制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种惯性测量单元测量数据的处理方法、装置及无人机，该方法包括以下步骤：获取所述惯性测量单元的测量数据；建立误差模型；根据所述误差模型建立滤波模型；通过所述滤波模型对所述测量数据进行滤波处理以减小所述测量数据的误差。根据惯性测量单元获取测量数据，并将IMU传感器误差来源参数化，然后根据误差模型和滤波模型对测量数据进行处理，消除传感器的噪声和长期误差。可以提高传感器精度，消除MEMS传感器的主要噪声，不增加额外的经济成本，不添加新的电路。能够提高低成本MEMS IMU的输出准度，有利于提高无人机的飞行性能和其他相关性能。

【技术实现步骤摘要】
惯性测量单元测量数据的处理方法、装置及无人机
本专利技术涉及通信领域，特别是涉及一种惯性测量单元测量数据的处理方法、装置及无人机。
技术介绍
随着组合导航系统的发展，低成本微电机系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)传感器得到了广泛的应用。低成本微电机系统惯性测量单元具有成本低、体积小等优点。但是低成本的传感器产生的噪声比较大，而且随着时间的积累，传感器的误差也随着增大。
技术实现思路
基于此，有必要提供一种误差小的惯性测量单元测量数据的处理方法、装置及无人机。一种惯性测量单元测量数据的处理方法，包括以下步骤：获取所述惯性测量单元的测量数据；建立误差模型；根据所述误差模型建立滤波模型；通过所述滤波模型对所述测量数据进行滤波处理以减小所述测量数据的误差。在其中一个实施例中，在所述建立误差模型的步骤之前还包括利用所述惯性测量单元的测量数据建立阿伦方差方程的步骤，所述阿伦方差方程用公式表示为：在其中一个实施例中，所述阿伦方差方程的误差σ(δ)满足以下公式：在其中一个实施例中，所述误差模型＝一阶高斯马尔科夫模型+角速率游走噪声模型+白噪声模型；所述一阶高斯马尔科夫模型表示为：所述角速率游走噪声模型表示为：所述白噪声模型表示为：ωWN因此，所述误差模型表示为：其中，Δt为采样时间间隔，k为时刻，是相关时间，所述符合正态分布符合正态分布以及ωWN符合正态分布其中，以及ωWN通过对所述阿伦方差方程进行拟合获得。在其中一个实施例中，所述滤波模型用公式表示为：其中，xacc，为加速度的状态量，根据所述误差模型获取，xgyro，为陀螺仪的状态量，根据所述误差模型获取；实际测量数据z＝[xaccxgyro]；则滤波的实际输出值为在其中一个实施例中，所述根据所述滤波模型对测量数据进行滤波处理包括：根据以下公式进行状态更新：P＝A*P0*AT+Q；根据公式更新测量值并完成滤波：S＝H*P*HT+RK＝P*HT/SP0＝(I6-K*H)*P其中，k为预设时刻，k+1为下一时刻，Xk为公式(1)中的x在第K时刻的值，Po为状态的协方差矩阵，A为系统矩阵，AT为系统矩阵的转置，Q为过程噪声的协方差矩阵，P为系统状态变量的协方差矩阵，Z为测量值，H为输出矩阵，HT为输出矩阵的转置，R为噪声矩阵，I6是单位矩阵且维度为6维。一种惯性测量单元测量数据的处理装置，包括：惯性测量单元，用于获取所述惯性测量单元的测量数据；误差模型建立单元，用于建立误差模型；滤波模型建立单元，用于根据所述误差模型建立滤波模型；处理单元，用于通过所述滤波模型对所述测量数据进行滤波处理以减小所述测量数据的误差。在其中一个实施例中，该处理装置还包括利用所述惯性测量单元的测量数据建立阿伦方差方程的阿伦方差方程建立单元，所述阿伦方差方程用公式表示为：在其中一个实施例中，所述阿伦方差方程的误差σ(δ)满足以下公式：在其中一个实施例中，其中所述误差模型＝一阶高斯马尔科夫模型+角速率游走噪声模型+白噪声模型；所述一阶高斯马尔科夫模型表示为：所述角速率游走噪声模型表示为：所述白噪声模型表示为：ωWN因此，所述误差模型表示为：其中，Δt为采样时间间隔，k为时刻，是相关时间，所述符合正态分布符合正态分布以及ωWN符合正态分布其中，以及ωWN通过对所述阿伦方差方程进行拟合获得。在其中一个实施例中，所述滤波模型建立单元建立的所述滤波模型用公式表示为：其中，xacc′为加速度的状态量，根据所述误差模型获取，xgyro′为陀螺仪的状态量，根据所述误差模型获取；实际测量数据z＝[xaccxgyro]；则滤波的实际输出值为在其中一个实施例中，所述根据所述滤波模型对测量数据进行滤波处理包括：根据以下公式进行状态更新：P＝A*P0*AT+Q；根据公式更新测量值并完成滤波：S＝H*P*HT+RK＝P*HT/SP0＝(I6-K*H)*P其中，k为预设时刻，k+1为下一时刻，Xk为公式(1)中的x在第K时刻的值，Po为状态的协方差矩阵，A为系统矩阵，AT为系统矩阵的转置，Q为过程噪声的协方差矩阵，P为系统状态变量的协方差矩阵，Z为测量值，H为输出矩阵，HT为输出矩阵的转置，R为噪声矩阵，I6是单位矩阵且维度为6维。一种无人机，包括上述任一所述的处理装置和主控芯片，所述装置与主控芯片连接，并用于将处理后的测量数据传送至主控芯片。上述惯性测量单元测量数据的处理方法、装置及无人机中，该方法根据惯性测量单元获取测量数据，并将IMU传感器误差来源参数化，然后根据误差模型和滤波模型对测量数据进行处理，消除传感器的噪声和长期误差。提高了传感器的精度并消除了MEMS传感器的主要噪声，且不增加额外的经济成本，不添加新的电路，有利于提高无人机的飞行性能和其他相关性能。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。图1为一实施例中惯性测量单元测量数据的处理方法的流程图；图2为一实施例中加速度计x轴原始数据和拟合后数据的曲线图；图3为一实施例中加速度计y轴原始数据和拟合后数据的曲线图；图4为一实施例中加速度计z轴原始数据和拟合后数据的曲线图；图5为一实施例中惯性测量单元测量数据的处理装置的框图；图6为一实施例中无人机的框图；图7为一实施例中加速度计三轴x、y、z的原始数据示意图；图8为一实施例中陀螺仪三轴x、y、z的原始数据示意图；图9为一实施例中加速度计三轴x、y、z的滤波后数据示意图；图10为一实施例中陀螺仪三轴x、y、z的滤波后数据示意图。具体实施方式为了便于理解本专利技术，下面将参照相关附图对本专利技术进行更全面的描述。附图中给出了本专利技术的较佳的实施例。但是，本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本专利技术的公开内容的理解更加透彻全面。需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。图1为一实施例中惯性测量单元测量数据的处理方法的流程图，该方法包括步骤S110-S150。其中：S110：获取惯性测量单元的测量数据；S120、利用惯性测量单元的测量数据建立阿伦方差方程，该阿伦方差方程的建立过程如下：根据采样时间Ts、采集数据的时间长度T，获得总的采样点数N，N＝T/Ts。设n为在一次分组中的数据点的个数，n＝1，2，3，...，nmax，其中Kmin是再一次试验中最小的分组数。针对第k组数据,平均数表示为:其中nk+i是单词试验中记录数据组数的下标。可以选择τ(n)＝本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种惯性测量单元测量数据的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取所述惯性测量单元的测量数据；建立误差模型；根据所述误差模型建立滤波模型；通过所述滤波模型对所述测量数据进行滤波处理以减小所述测量数据的误差。

【技术特征摘要】
1.一种惯性测量单元测量数据的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取所述惯性测量单元的测量数据；建立误差模型；根据所述误差模型建立滤波模型；通过所述滤波模型对所述测量数据进行滤波处理以减小所述测量数据的误差。2.根据权利要求1所述的惯性测量单元测量数据的处理方法，其特征在于，在所述建立误差模型的步骤之前还包括利用所述惯性测量单元的测量数据建立阿伦方差方程的步骤，所述阿伦方差方程用公式表示为：3.根据权利要求2所述的惯性测量单元测量数据的处理方法，其特征在于，所述阿伦方差方程的误差σ(δ)满足以下公式：4.根据权利要求3所述的惯性测量单元测量数据的处理方法，其特征在于，所述误差模型＝一阶高斯马尔科夫模型+角速率游走噪声模型+白噪声模型；所述一阶高斯马尔科夫模型表示为：所述角速率游走噪声模型表示为：所述白噪声模型表示为：ωWN因此，所述误差模型表示为：其中，Δt为采样时间间隔，k为时刻，Tc是相关时间，所述符合正态分布符合正态分布以及ωWN符合正态分布其中，以及ωWN通过对所述阿伦方差方程进行拟合获得。5.根据权利要求4所述的惯性测量单元测量数据的处理方法，其特征在于，所述滤波模型用公式表示为：其中，xacc’为加速度的状态量，根据所述误差模型获取，xgyro’为陀螺仪的状态量，根据所述误差模型获取；实际测量数据z＝[xaccxgyro]；则滤波的实际输出值为6.根据权利要求5所述的惯性测量单元测量数据的处理方法，其特征在于，所述根据所述滤波模型对测量数据进行滤波处理包括：根据以下公式进行状态更新：P＝A*P0*AT+Q；根据公式更新测量值并完成滤波：S＝H*P*HT+RK＝P*HT/SP0＝(I6-K*H)*P其中，k为预设时刻，k+1为下一时刻，Xk为公式(1)中的x在第K时刻的值，Po为状态的协方差矩阵，A为系统矩阵，AT为系统矩阵的转置，Q为过程噪声的协方差矩阵，P为系统状态变量的协方差矩阵，Z为测量值，H为输出矩阵，HT为输出矩阵的转置，R为噪声矩阵，I6是单位矩阵且维度为6维。7.一种惯性测量单元测量数据的处理装置，其特征在于，包括：惯性测量单元，用于获取所述惯性测量单元的测量数据；误差模型建立单元，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：于斌，
申请(专利权)人：深圳市道通智能航空技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44