一种惯性测量单元的滤波方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供的IMU的滤波方法及装置，对待处理传感器的输出信号首先进行低阶小波降噪处理；然后，检测传感器的状态，当待处理传感器及相干轴传感器均处于静态时，采用均值补偿法过滤小波降噪结果中的低频噪声；当待处理传感器处于静态、且相干轴传感器处于动态时，对小波降噪结果进行卡尔曼滤波，从而对小波降噪结果中的低频噪声起到抑制作用。采用了低阶小波降噪方法，因此运算量小；而且，通过均值补偿法消除低频噪声对静态下的传感器的影响，提高了滤波方法的静态性能；通过卡尔曼滤波方法，抑制待处理传感器静态、相干轴传感器动态下的低频噪声，提高了IMU的滤波的动态性能。

【技术实现步骤摘要】
一种惯性测量单元的滤波方法及装置
本专利技术属于自动控制领域，尤其涉及一种IMU(InertialMeasurementUnit，惯性测量单元)的滤波方法及装置。
技术介绍
IMU包含三个单轴加速度传感器和三个单轴角速度传感器。三个单轴加速度传感器正交安装，用于测量各个轴方向上的加速度信号；三个单轴角速度传感器正交安装，用于测量各个轴方向上的角速度信号。MEMS(Micro-Electro-MechanicalSystems，微机电系统)IMU在导航领域得到的越来越广泛的应用。受MEMSIMU制造工艺和精度水平的限制，其输出信号的随机噪声较大，因此，必须对MEMSIMU进行滤波，以提高MEMSIMU输出信号的精度。现有技术中，采用高阶小波降噪方式实现MEMSIMU的滤波。小波降噪方法采用小波分析代替傅里叶变换，克服了传统滤波方法对信噪谱重叠比较严重的信号达不到降噪效果的缺陷。但是，小波降噪方法的运算量随阶数呈指数增长，因此滤波过程耗时过长。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种IMU的滤波方法及装置，以解决现有技术中滤波过程耗时长的技术问题。第一方面，本专利技术提供一种惯性测量单元IMU的滤波方法，应用于所述IMU内的每一个传感器的滤波，所述方法包括：获取待处理传感器的输出信号；利用低阶小波降噪方法对所述输出信号中的高频噪声进行过滤，得到所述待处理传感器对应的小波降噪结果；根据所述待处理传感器的小波降噪结果判断所述待处理传感器的状态，以及，根据所述待处理传感器对应的相干轴传感器的小波降噪结果判断所述相干轴传感器的状态；所述状态包括静态和动态，所述静态为所述待处理传感器没有检测到输入的状态，所述动态为所述待处理传感器能够检测到输入的状态；如果所述待处理传感器及所述相干轴传感器均处于静态，则利用延长后的时间区间内得到的所述小波降噪结果，采用均值补偿法过滤所述小波降噪结果中的低频噪声得到所述待处理传感器的滤波结果；如果所述待处理传感器处于静态且所述相干轴传感器处于动态，则利用所述待处理传感器的小波降噪结果及处于动态的所述相干轴传感器的小波降噪结果，进行卡尔曼滤波得到所述待处理传感器的滤波结果。可选地，所述根据所述待处理传感器的小波降噪结果判断所述待处理传感器的状态，包括：获取用于判断所述待处理传感器状态的能量阈值；当所述待处理传感器的小波降噪结果的信号能量大于所述能量阈值时，确定所述待处理传感器处于动态；当所述待处理传感器的小波降噪结果的信号能量小于或等于所述能量阈值时，确定所述待处理传感器处于静止状态。可选地，所述利用延长后的时间区间内的所述小波降噪结果，采用均值补偿法过滤所述小波降噪结果中的低频噪声得到所述待处理传感器的滤波结果，包括：延长获取小波降噪结果的时间区间；计算延长后的时间区间内获得的小波降噪结果的平均值，过滤掉所述小波降噪结果包含的低频噪声，得到所述待处理传感器的滤波结果。可选地，所述利用所述待处理传感器的小波降噪结果及处于动态的所述相干轴传感器的小波降噪结果，进行卡尔曼滤波得到所述待处理传感器的滤波结果，包括：根据处于动态的相干轴传感器的小波降噪结果、以及所述待处理传感器与所述相干轴传感器之间的失准角，计算得到所述相干轴传感器对所述待处理传感器的失准角影响量；将所述失准角影响量作为观测方程，将所述待处理传感器的小波降噪结果作为状态方程建立卡尔曼滤波器；利用所述卡尔曼滤波器过滤所述待处理传感器的小波降噪结果包含的低频噪声，得到所述待处理传感器的滤波结果。可选地，所述方法还包括：如果所述待处理传感器处于动态，则将所述待处理传感器的小波降噪结果作为滤波结果。第二方面，本专利技术还提供一种惯性测量单元IMU滤波装置，应用于所述IMU内的每一个传感器的滤波，所述装置包括：获取模块，用于获取待处理传感器的输出信号；小波降噪模块，用于利用低阶小波降噪方法对所述输出信号中的高频噪声进行过滤，得到所述待处理传感器对应的小波降噪结果；状态判断模块，用于根据所述待处理传感器的小波降噪结果判断所述待处理传感器的状态，以及，根据所述待处理传感器对应的相干轴传感器的小波降噪结果判断所述相干轴传感器的状态；所述状态包括静态和动态，所述静态为所述待处理传感器没有检测到输入的状态，所述动态为所述待处理传感器能够检测到输入的状态；均值补偿模块，用于当所述待处理传感器及所述相干轴传感器均处于静态时，利用延长后的时间区间内得到的所述小波降噪结果，采用均值补偿法过滤所述小波降噪结果中的低频噪声得到所述待处理传感器的滤波结果；卡尔曼滤波模块，用于当所述待处理传感器处于静态且所述相干轴传感器处于动态时，利用所述待处理传感器的小波降噪结果及处于动态的所述相干轴传感器的小波降噪结果，进行卡尔曼滤波得到所述待处理传感器的滤波结果。可选地，所述状态判断模块包括：获取子模块，用于获取用于判断所述待处理传感器状态的能量阈值；第一确定子模块，用于当所述待处理传感器的小波降噪结果的信号能量大于所述能量阈值时，确定所述待处理传感器处于动态；第二确定子模块，用于当所述待处理传感器的小波降噪结果的信号能量小于或等于所述能量阈值时，确定所述待处理传感器处于静止状态。可选地，所述均值补偿模块包括：时域延长子模块，用于延长获取小波降噪结果的时间区间；均值计算子模块，用于计算延长后的时间区间内获得的小波降噪结果的平均值，过滤掉所述小波降噪结果包含的低频噪声，得到所述待处理传感器的滤波结果。可选地，所述卡尔曼滤波模块包括：计算子模块，用于根据处于动态的相干轴传感器的小波降噪结果、以及所述待处理传感器与所述相干轴传感器之间的失准角，计算得到所述相干轴传感器对所述待处理传感器的失准角影响量；滤波器建立子模块，用于将所述失准角影响量作为观测方程，将所述待处理传感器的小波降噪结果作为状态方程建立卡尔曼滤波器；滤波处理子模块，用于利用所述卡尔曼滤波器过滤所述待处理传感器的小波降噪结果包含的低频噪声，得到所述待处理传感器的滤波结果。可选地，所述装置还包括：确定模块，用于当所述待处理传感器处于动态时，将所述待处理传感器的小波降噪结果作为滤波结果。与现有技术相比，本专利技术提供的上述技术方案具有如下优点：本实施例提供的IMU的滤波方法，对待处理传感器的输出信号首先进行低阶小波降噪处理；然后，检测传感器的状态，当待处理传感器及相干轴传感器均处于静态时，采用均值补偿法过滤小波降噪结果中的低频噪声；当待处理传感器处于静态、且相干轴传感器处于动态时，对小波降噪结果进行卡尔曼滤波，从而对小波降噪结果中的低频噪声起到抑制作用。由此可知，该方法采用了低阶小波降噪方法，运算量小；而且，通过均值补偿法消除低频噪声对静态下的传感器的影响，提高了滤波方法的静态性能；通过卡尔曼滤波方法，抑制待处理传感器静态、相干轴传感器动态下的低频噪声，提高了IMU的滤波方法的动态性能。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的附图。图1示出了本专利技术实施例一种IMU的滤波方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种惯性测量单元IMU的滤波方法，应用于所述IMU内的每一个传感器的滤波，其特征在于，所述方法包括：获取待处理传感器的输出信号；利用低阶小波降噪方法对所述输出信号中的高频噪声进行过滤，得到所述待处理传感器对应的小波降噪结果；根据所述待处理传感器的小波降噪结果判断所述待处理传感器的状态，以及，根据所述待处理传感器对应的相干轴传感器的小波降噪结果判断所述相干轴传感器的状态；所述状态包括静态和动态，所述静态为所述待处理传感器没有检测到输入的状态，所述动态为所述待处理传感器能够检测到输入的状态；如果所述待处理传感器及所述相干轴传感器均处于静态，则利用延长后的时间区间内得到的所述小波降噪结果，采用均值补偿法过滤所述小波降噪结果中的低频噪声得到所述待处理传感器的滤波结果；如果所述待处理传感器处于静态且所述相干轴传感器处于动态，则利用所述待处理传感器的小波降噪结果及处于动态的所述相干轴传感器的小波降噪结果，进行卡尔曼滤波得到所述待处理传感器的滤波结果。

【技术特征摘要】
1.一种惯性测量单元IMU的滤波方法，应用于所述IMU内的每一个传感器的滤波，其特征在于，所述方法包括：获取待处理传感器的输出信号；利用低阶小波降噪方法对所述输出信号中的高频噪声进行过滤，得到所述待处理传感器对应的小波降噪结果；根据所述待处理传感器的小波降噪结果判断所述待处理传感器的状态，以及，根据所述待处理传感器对应的相干轴传感器的小波降噪结果判断所述相干轴传感器的状态；所述状态包括静态和动态，所述静态为所述待处理传感器没有检测到输入的状态，所述动态为所述待处理传感器能够检测到输入的状态；如果所述待处理传感器及所述相干轴传感器均处于静态，则利用延长后的时间区间内得到的所述小波降噪结果，采用均值补偿法过滤所述小波降噪结果中的低频噪声得到所述待处理传感器的滤波结果；如果所述待处理传感器处于静态且所述相干轴传感器处于动态，则利用所述待处理传感器的小波降噪结果及处于动态的所述相干轴传感器的小波降噪结果，进行卡尔曼滤波得到所述待处理传感器的滤波结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理传感器的小波降噪结果判断所述待处理传感器的状态，包括：获取用于判断所述待处理传感器状态的能量阈值；当所述待处理传感器的小波降噪结果的信号能量大于所述能量阈值时，确定所述待处理传感器处于动态；当所述待处理传感器的小波降噪结果的信号能量小于或等于所述能量阈值时，确定所述待处理传感器处于静止状态。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用延长后的时间区间内的所述小波降噪结果，采用均值补偿法过滤所述小波降噪结果中的低频噪声得到所述待处理传感器的滤波结果，包括：延长获取小波降噪结果的时间区间；计算延长后的时间区间内获得的小波降噪结果的平均值，过滤掉所述小波降噪结果包含的低频噪声，得到所述待处理传感器的滤波结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述待处理传感器的小波降噪结果及处于动态的所述相干轴传感器的小波降噪结果，进行卡尔曼滤波得到所述待处理传感器的滤波结果，包括：根据处于动态的相干轴传感器的小波降噪结果、以及所述待处理传感器与所述相干轴传感器之间的失准角，计算得到所述相干轴传感器对所述待处理传感器的失准角影响量；将所述失准角影响量作为观测方程，将所述待处理传感器的小波降噪结果作为状态方程建立卡尔曼滤波器；利用所述卡尔曼滤波器过滤所述待处理传感器的小波降噪结果包含的低频噪声，得到所述待处理传感器的滤波结果。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果所述待处理传感器处于动态，则将所述待处理传感器的小波降噪结果作为滤波...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐文赢，
申请(专利权)人：北京合众思壮科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11