一种基于双加速度计的加速度测量装置和卡尔曼滤波算法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于双加速度计的加速度测量装置和卡尔曼滤波算法，测量装置包括探测球和计算机，探测球内置经过球体中心的圆形PCB板，PCB板上设有两个加速度测量芯片、一个角速度测量芯片，角速度测量芯片设置于PCB板圆心位置，两个加速度测量芯片对称设置于角速度测量芯片的两侧，探测球用于固定在运动物体上、采集运动物体的加速度数据和角速度数据，计算机用于对采集到的加速度数据初步滤除噪声信号以及卡尔曼滤波，得到滤除噪声信号后的加速度数据。本发明专利技术通过对双加速度计芯片进行自相关算法运算，使用卡尔曼滤波方法最大限度的降低误差的存在，得出更加可靠的加速度数值及其实时的变化情况，满足系统及用户需求。

An Acceleration Measuring Device Based on Double Accelerometers and Kalman Filter Algorithms

The invention relates to an acceleration measuring device based on double accelerometer and Kalman filtering algorithm. The measuring device includes a detecting ball and a computer. The detecting ball is embedded with a circular PCB board passing through the center of the sphere. The PCB board is equipped with two acceleration measuring chips and an angular velocity measuring chip. The angular velocity measuring chip is located at the center of the PCB board, and the two accelerometer chips are symmetrically arranged. Placed on both sides of the angular velocity measurement chip, the detection ball is used to fix on the moving object, collect the acceleration data and angular velocity data of the moving object, and the computer is used to preliminarily filter the noise signal and Kalman filter the acceleration data after filtering the noise signal. By calculating the autocorrelation algorithm of the dual accelerometer chip, the Kalman filter method is used to minimize the existence of errors, and more reliable acceleration values and their real-time changes are obtained to meet the needs of the system and users.

【技术实现步骤摘要】
一种基于双加速度计的加速度测量装置和卡尔曼滤波算法
本专利技术涉及一种加速度数据处理算法，特别是一种基于双加速度计的加速度测量装置和卡尔曼滤波算法。
技术介绍
加速度数据常用来衡量物体的运动过程及状态的指数，它与物体的形状、密度、受力状态、驱动情况等因素有关。在四旋翼飞行器、汽车定位、运动状态模拟等惯导系统过程中，通过实时测量物体在运动过程中每一时刻的加速度数据变化，就可以实时掌握、模拟出物体的运动状态。对一些物体，无法直接观测其运动状态，可以通过本专利技术来处理加速度信号，得到真实可靠的加速度数据，整合模拟出物体的运动状态与运动轨迹，具有非常重要的应用价值。目前得到加速度数据主要是直接法。这种方法主要通过加速度计直接输出数据，将加速度数据进行数据融合以及积分计算，来得出物体的运动状态。但这种方法容易受到条件和操作影响，误差较大；加速度计在输出数据时，由于自身存在噪声信号，会造成加速度数值的波动，信噪比过大的加速度计输出数值在积分之后，噪声会被指数式放大，严重影响对物体运动状态的判断以及运动轨迹的模拟。加速度计尽管已经校准了零漂，但是自身的噪声信号仍然无法抑制；经历了算法的积分运算之后，噪声信号就会呈现出指数式放大，淹没了有效信号，得出了实验数据就无法被用来模拟物体的运动状态。在民用级别的系统中，由于元器件的精度和设备本身系统的稳定性的不足，导致测量出来的数据精度较低，民用级别的元器件的噪声特性往往会伴随着环境湿度、温度、物体的运动状态的变化而发生显著改变。传统的姿态解算方法在上述条件无法获得最优的结果，甚至在姿态结算过程中，发生误差淹没有效信号的情况。专利
技术实现思路
针对以上不足，本专利技术提供了一种基于双加速度计的加速度测量装置和卡尔曼滤波算法，通过对双加速度计芯片进行自相关算法运算，以及使用卡尔曼滤波方法最大限度的降低误差的存在，得出更加可靠的加速度数值。本专利技术的技术方案为：一种基于双加速度计的加速度测量装置，包括探测球和计算机，所述探测球内置经过球体中心的圆形PCB板，所述PCB板上设有两个加速度测量芯片、一个角速度测量芯片、供电装置、WIFI串口和控制开关，所述角速度测量芯片设置于PCB板圆心位置，所述两个加速度测量芯片对称设置于角速度测量芯片的两侧，所述WIFI串口无线连接计算机；所述探测球用于固定在运动物体上、采集运动物体的加速度数据和角速度数据，所述计算机用于对采集到的加速度数据初步滤除噪声信号以及卡尔曼滤波，得到滤除噪声信号后的加速度数据。还包括水平台，所述水平台用于在静置状态下通过计算机校正探测球的零漂现象。所述角速度测量芯片为陀螺仪。所述探测球为塑料制，直径为6cm。一种利用上述加速度测量装置的卡尔曼滤波算法，包括以下步骤：S1：探测球采集到运动物体的加速度数据和角速度数据，通过WIFI串口将数据无线传送到计算机，所述加速度数据包括两个加速度测量芯片采集到的两组加速度数据；S2：计算机对采集到的加速度数据和角速度数据进行姿态解算，将载体坐标系下的加速度、角速度转换成地球坐标系的加速度、角速度；S3：对两组加速度数据中的前100个采样点分别求均值，用1号加速度计的所有数值减去1号加速度计前100个采样点的均值，2号加速度计的所有数值减去2号加速度计前100个采样点的均值，得到初步滤除噪声信号后的加速度数据；S4：构建系统的状态方程和观测方程，所述状态方程表达式为：X1(k)＝A×X1(k-1)+B×U1(k-1)X2(k)＝A×X2(k-1)+B×U2(k-1)上式代表从k-1时刻到k时刻两个加速度计的状态变化过程，其中，X1(k)、X2(k)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k时刻采集到的加速度数据，X1(k-1)、X2(k-1)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k-1时刻采集到的加速度数据，U1(k-1)、U2(k-1)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k-1时刻的噪声信号数据，A、B分别代表系统的状态转移矩阵和噪声驱动矩阵；所述观测方程的表达式为：Z1(k)＝H×X1(k-1)+V1(k)Z2(k)＝H×X2(k-1)+V2(k)上式代表在第k时刻从系统状态转换到传感器观测数值的转换过程，其中，Z1(k)、Z2(k)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k时刻的传感器观测值，X1(k-1)、X2(k-1)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k-1时刻采集到的加速度数据，V1(k)、V2(k)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k时刻的观测噪声信号数据，H代表系统的观测矩阵；S5：对两组加速度数值进行卡尔曼滤波，具体包括以下步骤：S51：对两个加速度计分别进行预测运算，通过第k-1时刻的加速度最佳预测值预测第k时刻的加速度，加速度的预测过程表达式为：X1_pre(k)＝A×Xkf(k-1)+B×U1(k-1)P1_pre(k)＝A×Pkf(k-1)×A'+Q1X2_pre(k)＝A×Xkf(k-1)+B×U2(k-1)P2_pre(k)＝A×Pkf(k-1)×A'+Q2其中，X1_pre(k)、X2_pre(k)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k时刻的加速度预测值，U1(k-1)、U2(k-1)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k-1时刻的噪声信号数据，P1_pre(k)、P2_pre(k)分别代表1号加速度计、2号加速度计的协方差，Q1、Q2分别代表1号加速度计、2号加速度计噪声信号的方差值，Xkf(k-1)代表第k-1时刻的加速度最佳预测值，Pkf(k-1)代表第k-1时刻的协方差最佳预测值，A、B分别代表状态转移矩阵和噪声驱动矩阵，A'为A的矩阵转置；S52：比较两个加速度计的协方差大小，将较小的协方差赋值给Ppre(k)，并将对应加速度计的第k时刻加速度预测值赋值给Xpre(k)，将对应加速度计的第k时刻传感器观测值赋值给Z(k)；S53：卡尔曼增益Kg(k)的表达式为：Kg(k)＝Ppre(k)×H'×inv(H×Ppre(k)×H'+R)式中，H代表观测矩阵，H'为H的矩阵转置，R代表系统的测量误差；S54：将卡尔曼增益Kg(k)、第k时刻加速度的预测值Xpre(k)、第k时刻传感器的观测值Z(k)联立，得到第k时刻的加速度最佳预测值Xkf(k)，表达式为：Xkf(k)＝Xpre(k)+Kg(k)×(Z(k)-H×Xpre(k))；S55：系统更新第k时刻的协方差最佳预测值Pkf(k)，表达式为：Pkf(k)＝(I-Kg(k)×H)×Ppre(k)式中，I代表单位矩阵维度；S56：重复步骤S51-S55，依次计算第k+1时刻、第k+2时刻、…、第k+n时刻加速度的最佳预测值。所述步骤S1前还包括以下步骤：将探测球固定于水平台上，打开控制开关，通过计算机校正探测球的零漂现象。所述步骤S4中还包括以下步骤：根据四元数方程得到系统的状态转移矩阵和噪声驱动矩阵，根据快速高斯-牛顿法得到系统的观测矩阵。本专利技术的技术方案具有以下有益效果：本专利技术的加速度测量装置采用双加速度计芯片的组合，双加速计芯片分别测量出系统的加速度数据，采集到的有效信号是相同的，噪声信号是具有差别的，通过对双加速度计芯片进行自相关算法运算，即对两组加速度数值的前100个采样点进行均值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双加速度计的加速度测量装置，其特征在于，包括探测球和计算机，所述探测球内置经过球体中心的圆形PCB板(10)，所述PCB板(10)上设有两个加速度测量芯片(11)、一个角速度测量芯片(12)、供电装置、WIFI串口和控制开关，所述角速度测量芯片(12)设置于PCB板(10)圆心位置，所述两个加速度测量芯片(11)对称设置于角速度测量芯片(12)的两侧，所述WIFI串口无线连接计算机；所述探测球用于固定在运动物体上、采集运动物体的加速度数据和角速度数据，所述计算机用于对采集到的加速度数据初步滤除噪声信号以及卡尔曼滤波，得到滤除噪声信号后的加速度数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于双加速度计的加速度测量装置，其特征在于，包括探测球和计算机，所述探测球内置经过球体中心的圆形PCB板(10)，所述PCB板(10)上设有两个加速度测量芯片(11)、一个角速度测量芯片(12)、供电装置、WIFI串口和控制开关，所述角速度测量芯片(12)设置于PCB板(10)圆心位置，所述两个加速度测量芯片(11)对称设置于角速度测量芯片(12)的两侧，所述WIFI串口无线连接计算机；所述探测球用于固定在运动物体上、采集运动物体的加速度数据和角速度数据，所述计算机用于对采集到的加速度数据初步滤除噪声信号以及卡尔曼滤波，得到滤除噪声信号后的加速度数据。2.根据权利要求1所述的基于双加速度计的加速度测量装置，其特征在于，还包括水平台，所述水平台用于在静置状态下通过计算机校正探测球的零漂现象。3.根据权利要求1所述的基于双加速度计的加速度测量装置，其特征在于，所述角速度测量芯片(12)为陀螺仪。4.根据权利要求1所述的基于双加速度计的加速度测量装置，其特征在于，所述探测球为塑料制，直径为6cm。5.一种利用权利要求1-4中任一项所述的加速度测量装置的卡尔曼滤波算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：探测球采集到运动物体的加速度数据和角速度数据，通过WIFI串口将数据无线传送到计算机，所述加速度数据包括两个加速度测量芯片采集到的两组加速度数据；S2：计算机对采集到的加速度数据和角速度数据进行姿态解算，将载体坐标系下的加速度、角速度转换成地球坐标系的加速度、角速度；S3：对两组加速度数据中的前100个采样点分别求均值，用1号加速度计的所有数值减去1号加速度计前100个采样点的均值，2号加速度计的所有数值减去2号加速度计前100个采样点的均值，得到初步滤除噪声信号后的加速度数据；S4：构建系统的状态方程和观测方程，所述状态方程表达式为：X1(k)＝A×X1(k-1)+B×U1(k-1)X2(k)＝A×X2(k-1)+B×U2(k-1)上式代表从k-1时刻到k时刻两个加速度计的状态变化过程，其中，X1(k)、X2(k)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k时刻采集到的加速度数据，X1(k-1)、X2(k-1)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k-1时刻采集到的加速度数据，U1(k-1)、U2(k-1)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k-1时刻的噪声信号数据，A、B分别代表系统的状态转移矩阵和噪声驱动矩阵；所述观测方程的表达式为：Z1(k)＝H×X1(k-1)+V1(k)Z2(k)＝H×X2(k-1)+V2(k)上式代表在第k时刻从系统状态转换到传感器观测数值的转换过程，其中，Z1(k)、Z2(k)分别代表1号加速度计、2号加速度计在第k时刻的传感器...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晖，王帅帅，李然，汪然，朱永海，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：上海,31