一种阵列式传感器的现场快速标定方法技术

本发明专利技术公开了一种阵列式传感器的现场快速标定方法，属于智能系统导航测量领域，将阵列内除待标定传感器外的N个传感器构成一个虚拟高精度传感器，对待标定传感器进行标定，利用静态采样数据标定阵列内加速度计的参数，利用动态采样数据标定阵列内陀螺的参数，并对标定结果进行检验以判断标定效果。上述方法可以实现在任务现场实时对阵列式传感器进行快速标定，通过静态测试和动态测试结合的方法，利用阵列式传感器的相关性，采用最小二乘拟合的方法估计最优的标定参数，校正IMU的零偏和标度因数，可以显著提高导航精度，大幅降低阵列式传感器的现场使用难度，通过对标定结果进行检验可以确保标定的可靠性。检验可以确保标定的可靠性。检验可以确保标定的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种阵列式传感器的现场快速标定方法


[0001]本专利技术涉及智能系统导航测量领域，尤其涉及一种阵列式传感器的现场快速标定方法。

技术介绍

[0002]随着科学技术的快速发展，无论是智能车、无人机，还是高精尖的精准打击武器，其研发都离不开惯导系统。惯导系统为智能化、自动化机械的导航定位提供精确的姿态位置信息，其中，MEMS惯性器件以其成本低、体积小、重量轻和易批量生产的特点，在各行各业发挥关键作用。
[0003]惯导系统的使用离不开预先的标定。传统的标定方法都是以安装基准面为基准，基于速率位置转台进行标定，主要完成零位和标度因数的标定，其中安装误差只与初始相对位置关系有关，标定完成后一般安装误差参数稳定性较好，但零位和标度因数参数稳定性较差。随着出厂时间延长，MEMS惯性器件的零位和标度因数的参数保持能力较差，这会导致MEMS惯性器件的性能劣化，因此，需要一种简易的现场标定方法，快速对参数进行标定。
[0004]阵列式传感器的现场快速标定技术，不仅有利于校正IMU传感器的各类参数，提高导航精度，更重要的是能够大幅降低现场使用难度。关于阵列式传感器的现场标定技术的研究，不仅有利于自动驾驶领域，在阵列式传感器的导航测量的相关领域都将受益。因此，阵列式传感器的现场快速标定技术的研究至关重要。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种阵列式传感器的现场快速标定方法，用以在产品使用现场对阵列式传感器进行快速标定，校正传感器残余误差，降低现场使用难度。
[0006]本专利技术提供的一种阵列式传感器的现场快速标定方法，包括如下步骤：
[0007]S1：将阵列式传感器翻转至少6个不同位置，同时利用阵列式传感器在每个位置进行静态采样第一预设时长，得到静态采样数据；其中，翻转的位置保证阵列式传感器内所有传感器的x轴、y轴和z轴上都有加速度投影分量；
[0008]S2：将阵列式传感器自由旋转，同时利用阵列式传感器进行动态采样第二预设时长，得到动态采样数据；其中，自由旋转保证阵列式传感器内所有传感器的x轴、y轴和z轴上都有角速度投影分量；
[0009]S3：从静态采样数据中分别选取待标定传感器在x轴、y轴和z轴的加速度最大的数据，利用选取的数据以及静态采样数据中除待标定传感器外的其他传感器的加速度数据，计算待标定传感器的加速度计的零偏和标度因数；利用动态采样数据中除待标定传感器外的其他传感器的角速度数据，计算待标定传感器的陀螺的零偏和标度因数；重复步骤S3，直至遍历完阵列式传感器内的所有传感器；
[0010]S4：对阵列式传感器内所有传感器的加速度计和陀螺的零偏进行检验，对阵列式传感器内所有传感器的加速度计和陀螺的标度因数进行检验。
[0011]在一种可能的实现方式中，在本专利技术提供的上述阵列式传感器的现场快速标定方法中，步骤S1中，将阵列式传感器翻转至少6个不同位置，具体包括：
[0012]将阵列式传感器翻转至所有传感器的x轴竖直向上，将阵列式传感器翻转至所有传感器的x轴竖直向下，将阵列式传感器翻转至所有传感器的y轴竖直向上，将阵列式传感器翻转至所有传感器的y轴竖直向下，将阵列式传感器翻转至所有传感器的z轴竖直向上，将阵列式传感器翻转至所有传感器的z轴竖直向下。
[0013]在一种可能的实现方式中，在本专利技术提供的上述阵列式传感器的现场快速标定方法中，步骤S1中，第一预设时长至少为3min。
[0014]在一种可能的实现方式中，在本专利技术提供的上述阵列式传感器的现场快速标定方法中，步骤S2中，第二预设时长至少为3min。
[0015]在一种可能的实现方式中，在本专利技术提供的上述阵列式传感器的现场快速标定方法中，步骤S3，从静态采样数据中分别选取待标定传感器在x轴、y轴和z轴的加速度最大的数据，利用选取的数据以及静态采样数据中除待标定传感器外的其他传感器的加速度数据，计算待标定传感器的加速度计的零偏和标度因数；利用动态采样数据中除待标定传感器外的其他传感器的角速度数据，计算待标定传感器的陀螺的零偏和标度因数，具体包括：
[0016]假设阵列式传感器包括N+1个传感器，针对第p个待标定传感器的x轴、y轴和z轴的陀螺或加速度计的测量方程为：
[0017][0018]其中，i
real
‑
x
、i
real
‑
y
和i
real
‑
z
分别表示待标定传感器的x轴、y轴和z轴的带量纲理论值，由除待标定传感器外的其他N个传感器通过卡尔曼滤波器融合确定；测量值sensor
px
、sensor
py
和sensor
pz
分别表示待标定传感器的x轴、y轴和z轴的不带量纲的输出数字量；SF
p
x、SF
p
y和SF
p
z分别表示第p个待标定传感器的x轴、y轴和z轴的标度因数，b
p
表示第p个待标定传感器的零偏，v
p
表示第p个待标定传感器的残余误差；
[0019]对于除待标定传感器外的其他N个传感器组成的MEMS阵列有量测方程和观测方程如下：
[0020][0021]Z(t)＝H
·
ω+v(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0022]其中，X(t)表示卡尔曼滤波器的状态变量，状态变量为真实加速度或真实角速度，状态变量为1维；Z(t)表示除待标定传感器外的其他N个传感器的输出值；H为测量矩阵，表示各传感器和载体系之间的转换关系；ω表示真实加速度或真实角速度，n
ω
表示一个均值为0、方差为q
ω
的白噪声；F为零矩阵，ω(t)为过程噪声，v(t)为观测噪声；
[0023]卡尔曼滤波方程为：
[0024][0025]K(t)＝P(t)H
T
R
‑1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0026][0027]其中，K(t)表示卡尔曼滤波器随时间的增益变化，P(t)表示卡尔曼滤波器随时间的估计误差变化；R是测量噪声的协方差矩阵，表示为：
[0028][0029]其中，q
n
表示待标定传感器的ARW噪声的方差，ρ表示阵列式传感器的互相关系数；
[0030]K(t)迭代收敛至一个固定值，由下式得到：
[0031]c＝H
T
R
‑1H
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0032][0033]其中，K
∞
表示卡尔曼滤波器的增益经过迭代的收敛值，P
∞
表示卡尔曼滤波器的估计误差经过迭代的收敛值；
[0034]使用K(t)得到连续时间的卡尔曼滤波状态变量的估计为：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种阵列式传感器的现场快速标定方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将阵列式传感器翻转至少6个不同位置，同时利用阵列式传感器在每个位置进行静态采样第一预设时长，得到静态采样数据；其中，翻转的位置保证阵列式传感器内所有传感器的x轴、y轴和z轴上都有加速度投影分量；S2：将阵列式传感器自由旋转，同时利用阵列式传感器进行动态采样第二预设时长，得到动态采样数据；其中，自由旋转保证阵列式传感器内所有传感器的x轴、y轴和z轴上都有角速度投影分量；S3：从静态采样数据中分别选取待标定传感器在x轴、y轴和z轴的加速度最大的数据，利用选取的数据以及静态采样数据中除待标定传感器外的其他传感器的加速度数据，计算待标定传感器的加速度计的零偏和标度因数；利用动态采样数据中除待标定传感器外的其他传感器的角速度数据，计算待标定传感器的陀螺的零偏和标度因数；重复步骤S3，直至遍历完阵列式传感器内的所有传感器；S4：对阵列式传感器内所有传感器的加速度计和陀螺的零偏进行检验，对阵列式传感器内所有传感器的加速度计和陀螺的标度因数进行检验。2.如权利要求1所述的阵列式传感器的现场快速标定方法，其特征在于，步骤S1中，将阵列式传感器翻转至少6个不同位置，具体包括：将阵列式传感器翻转至所有传感器的x轴竖直向上，将阵列式传感器翻转至所有传感器的x轴竖直向下，将阵列式传感器翻转至所有传感器的y轴竖直向上，将阵列式传感器翻转至所有传感器的y轴竖直向下，将阵列式传感器翻转至所有传感器的z轴竖直向上，将阵列式传感器翻转至所有传感器的z轴竖直向下。3.如权利要求1所述的阵列式传感器的现场快速标定方法，其特征在于，步骤S1中，第一预设时长至少为3min。4.如权利要求1所述的阵列式传感器的现场快速标定方法，其特征在于，步骤S2中，第二预设时长至少为3min。5.如权利要求1所述的阵列式传感器的现场快速标定方法，其特征在于，步骤S3，从静态采样数据中分别选取待标定传感器在x轴、y轴和z轴的加速度最大的数据，利用选取的数据以及静态采样数据中除待标定传感器外的其他传感器的加速度数据，计算待标定传感器的加速度计的零偏和标度因数；利用动态采样数据中除待标定传感器外的其他传感器的角速度数据，计算待标定传感器的陀螺的零偏和标度因数，具体包括：假设阵列式传感器包括N+1个传感器，针对第p个待标定传感器的x轴、y轴和z轴的陀螺或加速度计的测量方程为：其中，i
real
‑
x
、i
real
‑
y
和i
real
‑
z
分别表示待标定传感器的x轴、y轴和z轴的带量纲理论值，
由除待标定传感器外的其他N个传感器通过卡尔曼滤波器融合确定；测量值sensor
px
、sensor
py
和sensor
pz
分别表示待标定传感器的x轴、y轴和z轴的不带量纲的输出数字量；SF
p
x、SF
p
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张春熹，卢鑫，杨艳强，田龙杰，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：