Евразийское мышление. Вопросы науки и техники. Сборник 1

Таблица 1—1 Классификация инерциальных навигационных систем

MEMS -гироскопы MEMS -гироскопы инерциальной навигационной системы включают в себя множество стилей, например, гироскопы MEMS с вибрирующим диском, гироскопы MEMS с вибрирующим рычагом и гироскопы MEMS с кольцевым резонансом. Кольцевой резонансный гироскоп, использованный в эксперименте, в основном измеряет угловую скорость путем измерения изменений магнитного поля. MEMS -акселерометры подразделяются на пьезорезистивные, емкостные, пьезоэлектрические и резонансные типы по режиму детектирования, по числу чувствительности бывают одноосными, двухосными и трехосными. Акселерометр, используемый в данном эксперименте, является трехосным. осевой резонансный акселерометр.

Технология инерциальной навигационной системы MEMS широко используется во многих беспилотных системах, таких как беспилотные транспортные средства, дроны и интеллектуальные роботы, благодаря небольшому размеру чипа, низкому энергопотреблению, небольшому весу и низкой стоимости применения. MEMS внесла выдающийся вклад в обеспечение удобства гражданской науки и техники [5]. С развитием технологии инерциальной навигации MEMS ее точность измерений и эксплуатационная стабильность постоянно улучшаются. В будущей аэрокосмической области инерциальная навигация также будет играть важную роль.

Из-за проблем, связанных с шумом, дрейфом нулевой точки и дрейфом температуры в самом инерциальном датчике, инерциальная навигационная система MEMS будет накапливать ошибки оценки ориентации во время длительного использования [4]. Поэтому, чтобы повысить точность оценки ориентации инерциальных навигационных систем MEMS и стабильность работы системы, исследователи начали изучать алгоритмы фильтрации ориентации и применять их во многих областях.

Алгоритм фильтрации ориентации – это метод оценки ориентации объекта путем объединения данных нескольких датчиков, включая расчет ориентации, оптимальную оценку форм сигналов и т. д. Обычно используемые алгоритмы фильтрации отношения включают фильтрацию Калмана, дополнительную фильтрацию и расширенную фильтрацию Калмана. Эти алгоритмы фильтрации могут эффективно снизить влияние температурного дрейфа и шума инерциального датчика на оценку ориентации, а также повысить стабильность и точность управления инерциальной навигационной системы MEMS.

В реальных научных приложениях инерциальные навигационные системы MEMS могут широко использоваться в таких областях, как автономное вождение, аэрокосмическая промышленность, виртуальная реальность и отслеживание движения. Например, в аэрокосмической области инерциальные навигационные системы MEMS могут использоваться для навигации самолетов и управления ориентацией для повышения точности и безопасности полета. В области автономного вождения инерциальные навигационные системы MEMS можно использовать для определения местоположения и ориентации транспортного средства, чтобы повысить точность и стабильность системы автономного вождения. Таким образом, предпосылка и значимость изучения алгоритма фильтрации ориентации инерциальных навигационных систем MEMS заключаются в содействии развитию технологии инерциальной навигации и улучшении производительности и сферы применения системы.

2. Состояние исследований и тенденции развития темы.

Инерциальная навигационная система MEMS представляет собой интегрированную систему, которая объединяет датчики инерционных измерений, обработку сигналов, интерфейсы схем управления и передачу сигналов [8]. Инерциальный датчик MEMS является важным прикладным компонентом системы [9]. В 1950-х годах Китай начал проводить научные исследования по технологии инерциальных навигационных систем MEMS, которые в основном использовались в военной сфере. В то время Китай использовал механические гироскопы и акселерометры для измерения ориентации и исследования фильтрации, но из-за технических ограничений точность была низкой. В 1980-х годах Китай представил передовые зарубежные технологии инерциальной навигации и начал независимые исследования и разработки. Благодаря внедрению и освоению иностранных технологий его инерциальная навигационная система MEMS значительно улучшилась с точки зрения точности и производительности. В начале XXI века китайская инерциальная навигационная система MEMS получила дальнейшее развитие и начала использоваться в гражданских областях, таких как авиация, аэрокосмическая промышленность, корабли и интеллектуальные транспортные средства. В области аэрокосмической промышленности инерциальная навигационная система Китая широко используется в системах управления полетом для навигации самолетов, что значительно повышает безопасность полетов и повышает точность навигации. 2.1. Обзор отечественных и зарубежных исследований по смежным технологиям.

В 1970-х годах, с развитием сенсорных технологий, особенно с развитием микроэлектромеханических систем (MEMS), технология фильтрации ориентации инерциальной навигационной системы ознаменовала важный прорыв. Сенсорные чипы MEMS имеют небольшой размер, низкое энергопотребление, легкий вес и низкую стоимость применения, что делает инерциальные навигационные системы MEMS более популярными и практичными. С 1980-х по 1990-е годы мультисенсорный синтез стал важным направлением развития технологии фильтрации ориентации для зарубежных инерциальных навигационных систем MEMS. Путем объединения инерционных датчиков с другими датчиками (такими как GPS, магнитометры, датчики технического зрения и т. д.) можно повысить точность и стабильность диапазона применения оценки ориентации. В начале XXI века алгоритмы нелинейной фильтрации стали широко использоваться при пространственной фильтрации MEMS -инерциальных навигационных систем. В последние годы, с развитием технологий глубокого обучения, зарубежные исследования по фильтрации ориентации инерциальных навигационных систем MEMS также начали внедрять методы глубокого обучения. Используя модели глубокого обучения, такие как нейронные сети, можно лучше решать сложные задачи оценки позы, а также повысить надежность системы [10] и адаптируемость.

Метод фильтра Калмана, используемый в этом проекте, применяет теорию фильтра Калмана (Kalman Filter, KF), которая была предложена Калманом в 1960 году как метод оценки дискретных случайных систем [11]. Однако, поскольку оценивать можно только дискретные системы, Калман позже сотрудничал с Р. С. Бизи в исследованиях и распространил этот метод теории фильтрации на линейные системы с непрерывным временем [12], сформировав полную систему алгоритмов оценки фильтрации. На измерительные датчики, такие как трехосные гироскопы, акселерометры и магниторезистивные магнитометры, используемые в экспериментах, легко влияют внешние помехи при измерении углов ориентации, что приводит к большим ошибкам. Например, гироскопы имеют температурный дрейф и дрейф нуля, акселерометры легко подвержены вибрациям оборудования, а магнитометры легко подвержены влиянию помех от окружающего магнитного поля [13] [14]. После того, как система будет накапливать текущие данные в течение длительного времени, точность расчета угла поворота снизится, что приведет к смещению данных [15], поэтому необходимо выполнить расчет и фильтрацию.

Для решения проблемы ошибок инерциальных устройств в литературе [16] для решения модели ошибок системы используются модель IMU и алгоритм фильтра Калмана, но для установления точной модели ошибок и выбора параметров требуется большой объем расчетных работ.. В литературе [17] принят алгоритм слияния отношений дополнительных фильтров первого порядка. В [18] метод определения ориентации, основанный на адаптивной фильтрации Калмана без запаха, используется для получения высокоточной информации об ориентации и подавления проблемы расхождения ориентации при дрейфе гироскопа.

Сопутствующее расширение применения исследований по фильтрации положения инерциальной навигационной системы MEMS имеет большое значение для разработки будущей гражданской и военной техники. Он основан на механической теореме Ньютона, которая может обеспечивать шесть степеней свободы параметров движения в реальном времени, одновременно отвечая требованиям автономности и скрытности [19]. поля MEMS инерциальных навигационных систем. В более широком смысле автономная навигация реализована на многих машинах [20]. 2.2. Тенденции развития.

Во-первых, в аэрокосмической области фильтрация ориентации инерциальной навигационной системы имеет важные применения в аэрокосмической области. Например, когда самолет летит, система, предоставляющая точную информацию о положении, играет очень важную роль в поддержании стабильного полета. Фильтрация ориентации инерциальной навигационной системы может оценивать ориентацию самолета в реальном времени путем объединения данных акселерометра и гироскопа и обеспечивать точную обратную связь по ориентации, тем самым обеспечивая точное управление ориентацией. Во-вторых, фильтрация ориентации инерциальной навигационной системы может обеспечить точную оценку ориентации за счет объединения данных акселерометров, гироскопов и магнитометров, тем самым обеспечивая стабильный полет и точную навигацию БПЛА. В-третьих, инерциальная навигационная система MEMS играет важную роль в автономных транспортных средствах. Она может предоставлять точную информацию о положении транспортного средства и помогать ему выполнять точное позиционирование и навигацию. Российские исследователи использовали комбинацию радио- и инерциальной навигации, а также расширенный метод обработки фильтра Калмана для оценки траектории транспортного средства с точностью до одного метра [21]. В будущем, по мере развития технологии автономного вождения, исследования по фильтрации ориентации инерциальных навигационных систем MEMS будут способствовать дальнейшему развитию автономных транспортных средств. Он широко используется во многих навигационных устройствах и беспилотном оборудовании, поэтому текущие исследования по его фильтрации ориентации будут иметь множество применений.

Текущие тенденции исследований и разработок: во-первых, повысить точность вычислений и стабильность программы измерения ориентации. Алгоритм фильтрации может обрабатывать данные, измеренные датчиком. Тогда ошибка системы, теоретическая ошибка и влияние шума уменьшаются, тем самым повышая точность и стабильность измерения положения объекта [22]. Это сделает инерциальную навигационную систему MEMS более надежной и точной в различных сценариях применения. Во-вторых, уменьшение проблемы дрейфа системы. Инерциальные навигационные системы MEMS склонны к проблемам дрейфа во время длительного использования, то есть результаты измерения ориентации отклоняются от истинного положения [23]. Алгоритм фильтрации может уменьшить проблему дрейфа системы за счет анализа и обработки данных исторических измерений, что делает результаты измерения угла ближе к истинному. В-третьих, улучшение производительности системы в реальном времени. Инерциальным навигационным системам обычно необходимо получать информацию об ориентации в реальном времени, чтобы удовлетворить потребности в мониторинге положения и состояния движения объекта в реальном времени [24]. Алгоритм фильтрации может улучшить производительность системы в реальном времени за счет обработки и обновления данных в реальном времени, так что результаты измерения положения могут своевременно отражать истинные изменения положения объекта.

3. Введение платформы и протокол связи.

Экспериментальная система обучения инерциальной навигации (MIS-3DM-GD20) для этого эксперимента в основном состоит из двухосного электрического поворотного стола, двухосного контроллера электрического поворотного стола, блока инерциальных измерений, измерительно-управляющего компьютера, соответствующих кабелей и другого оборудования. Сопроводительные документы включают инструкции по использованию программного обеспечения для измерения и управления двухосным электрическим поворотным столом, протокол связи между инерционным измерительным блоком и контроллером поворотного стола, а также инструкции по использованию программного обеспечения MATLAB. Микропроцессорный блок, используемый в этом эксперименте по фильтрации ориентации инерциальной навигации, представляет собой MPU6050, который представляет собой шестиосный датчик ориентации. Этот датчик обладает такими преимуществами, как сильная защита от помех и небольшой размер. Поскольку он оснащен масштабируемым процессором DMP, его можно подключить через интерфейс для формирования коллективного цифрового датчика, например, подключив трехосный магнитный датчик для выполнения девятиосного измерения. измерение положения оси. После расширения датчик может выводить девятиосевые сигналы через интерфейс IIC или SPI. 3.1. Знакомство с платформой.

Конструкция корпуса электропроигрывателя (TT-3DM-2E-10) разделена на 8 модулей, а его состав показан на рисунке 3—1.

Рисунок 3—1 Двухосный электрический поворотный стол TT-3DM-2E-10

1-внутренняя рама (шпиндель), 2-загрузочная поверхность, 3-опорные проушины, 4-винты, 5-внешняя рама (ось наклона), 6-защитная крышка, 7-розетка CZ1, 8-основание проигрывателя.

Блок инерциальных измерений 3DM-E10A представляет собой систему отсчета ориентации и курса (AHRS), которую можно использовать для измерения сигналов датчиков трех положений, как показано на рисунке 3—2.

Рисунок 3—2 Инерционный измерительный блок 3DM-E10A

Интерфейс инерциальных измерительных блоков MAHRS серии 3DM-E10 использует унифицированный стандартный последовательный интерфейс RS232. После включения и работы системы программа будет использоваться в процессорной системе. будет подключен через последовательный интерфейс. В то же время, после включения и работы системы, контроллер и программа связи с компьютером будут использоваться в процессорной системе. Ее интерфейс также использует унифицированный стандартный последовательный интерфейс RS232, и связь осуществляется через последовательный интерфейс. Время их запуска не будет превышать 1 секунды. Настройки параметров интерфейса инерционного измерительного блока показаны в Таблице 3—1. 3.2. Структура протокола связи.

Таблица 3—1 Настройки параметров интерфейса

Структура протокола связи блока измерения принимает унифицированный формат сообщения, который предусматривает, что эффективная длина данных для передачи составляет 0—255 байт, а общее количество байтов сообщения составляет 5—260 байт. Структура сообщения протокола связи инерциального измерительного блока показана в Таблице 3—2.

Таблица 3—2 Протокол связи с инерционным измерительным блоком

Первый байт (PRE): В качестве стартового байта первый байт представляет собой определенный байт. Первый байт единицы измерения в этом эксперименте – 0xFA, а первый байт блока контроллера – 0x23, 0x73, 0x79.

Адрес устройства (BID): определение адреса устройства, по умолчанию – 0x01.

Тип сообщения (MID): эта строка сегментов байтов в основном показывает, какой тип сообщения используется для отправки командных команд.

Длина данных (LEN): охватывает значение длины всех данных, общее значение не превышает 255. Если он равен 0, символы или нулевые символы не передаются.

Данные (DATA): эта строка сообщений содержит действительные данные соответствующей команды, а диапазон ее данных ограничен длиной данных.

Контрольная цифра (CS): Контрольная цифра каждой строки сообщений может составлять один байт, поскольку это байт, вычисляемый посредством операции XOR всех предыдущих данных.

Протокол связи блока инерциального измерения определяет конкретное значение команды (MID) сообщения, которое включает в себя длину данных, соответствующую значению команды, и соответствующую структуру данных. Существует два способа вывода данных этого измерительного блока, а именно полный вывод исходных данных и полный вывод обработанных данных. Существует два полных режима вывода данных, а именно режим непрерывного вывода и режим одношагового вывода. 3.3. Протокол связи блока инерциального измерения.

Команда AHRS0 представляет собой полный вывод исходных данных. MID сообщения непрерывного вывода равен 0x80, а MID сообщения одношагового вывода – 0x81;

Команда AHRS1 представляет собой полный вывод обработанных данных. MID сообщения непрерывного вывода равен 0x82, а MID сообщения одношагового вывода – 0x83;

После получения сообщения измерительный элемент немедленно реагирует, выполняет соответствующую команду и непрерывно (пошагово) выводит соответствующие данные сообщения. Формат вывода сообщения показан в Таблице 3—3.

Таблица 3—3 Формат выходного сообщения

Основная команда, используемая в этом эксперименте, – это непрерывный вывод необработанных данных. Она использует команду AHRS0 и использует MID=0x80 сообщения непрерывного вывода. Структура отправленного сообщения протокола показана в Таблице 3—4.

Таблица 3—4 Команда AHRS0 – структура сообщения режима вывода полных данных (исходные данные)

Сообщения двухосного контроллера поворотного стола содержат определенные значения команд и длины данных, такие как сообщения измерительного блока. 3.4. Протокол связи двухосного контроллера поворотного стола.

Формат входного сообщения показан в Таблице 3—5.

Таблица 3—5 Формат входного сообщения контроллера

Протокол связи, использованный в этом эксперименте, использует сообщение о настройке поворота и сообщение о настройке скорости двухосного контроллера электрического проигрывателя. Структура протокола связи показана в Таблицах 3—6 и Таблице 3—7 соответственно.

Таблица 3—6 Формат входного сообщения установки скорости

Таблица 3—7 Формат входного сообщения настройки поворота

4. Расчет и фильтрация отношения.

Угол ориентации также называется углом Эйлера, который отражает угол поворота между координатами носителя и географическими координатами. Путем расчета угла ориентации можно описать ориентацию системы. Данные, собранные в этом исследовании, представляли собой чип MPU6050 инерциальной навигационной платформы, поэтому он использовался в качестве носителя, а магнитное поле Земли использовалось в качестве опорной координаты. Система координат, определенная MPU6050, показана на Рисунке 4—1, а географическая система координат показана на Рисунке 4—2. 4.1. Метод решения угла наклона.

Угол ориентации также называется углом Эйлера, который отражает угол поворота между координатами носителя и географическими координатами. Путем расчета угла ориентации можно описать ориентацию системы. Данные, собранные в этом исследовании, представляли собой чип MPU6050 инерциальной навигационной платформы, поэтому он использовался в качестве носителя, а магнитное поле Земли использовалось в качестве опорной координаты. Система координат, определенная MPU6050, показана на Рисунке 4—1, а географическая система координат показана на Рисунке 4—2. 4.1. Метод решения угла наклона.

Рисунок 4—1 Географическая справочная система координат

Рисунок 4—2 Система координат чипа MPU6050

Система координат, заданная MPU, используется в качестве системы координат объекта и географической координаты, полученной по этой формуле. Затем выровняйте чип, примите внутренний центр за начало координат, отметьте горизонтальное направление вправо как ось, отметьте направление прямо как ось, отметьте вертикальное направление как ось и создайте прямоугольную систему координат.

В настоящее время существует шесть распространенных методов расчета угла поворота, а именно метод вращения эквивалентного вектора, метод кватернионов, метод параметра Rodrigues, метод тригонометрической функции, метод направленного косинуса и метод угла Эйлера. Метод кватернионов является основным методом, используемым в этом эксперименте. Его также называют методом четырех параметров, потому что он требует решения четырех дифференциальных уравнений. Его основными преимуществами являются небольшой объем расчетных данных, высокая точность и отсутствие особенностей.

Метод кватернионов может описывать информацию о вращении трехмерного пространства объекта, то есть он может вычислять информацию о координатах вращения системы координат объекта относительно опорной системы координат. Трансформацию положения между двумя осями координат можно получить, выполнив три последовательных вращения вокруг осей координат разных систем координат. Процесс решения вращения заключается в следующем.

1. Объект вращается вокруг оси Z. Поскольку ось Z не перемещается, соотношение преобразований x и y показано на рисунке 4—3.

Рисунок 4—3 Координатное соотношение вокруг осей Z, X и Y

Из рисунка 4—3 видно, что

Видно, что соотношение координат в матричной форме, полученное вращением угла вокруг оси z, имеет вид:

2. Угол поворота объекта вокруг оси Y. Поскольку ось Y не перемещается, соотношение трансформаций x и z показано на рисунке 4—4.

Рисунок 4—4 Координатное соотношение вокруг осей Z, X и Y

Из рисунка 4—4 видно, что

3. Объект вращается вокруг оси X. Поскольку ось X не перемещается, соотношения преобразования Y и Z показаны на рисунке 4—5.

Рисунок 4—5 Координатное соотношение вокруг осей Z, X и Y

Из рисунка 4—5 видно, что

Угол ориентации объекта можно рассматривать как совокупность трех углов поворота, где угол поворота вокруг оси z записывается как угол курса, угол поворота вокруг оси y записывается как угол тангажа y, и угол поворота вокруг оси x называется углом крена 0.

После выпуска матрицы преобразования ориентации параметры матрицы формул (15) и (16) могут быть сопоставлены один к одному после последующего процесса фильтрации для определения трехосного угла ориентации. Конкретный процесс заключается в следующем.

Сопоставьте параметры уравнений (15) и (16) один за другим, возьмем три элемента в третьей строке уравнения (16), приравняем их g1, g2 и g3 соответственно и возьмем первый элемент уравнения ( 16). Первые два элемента столбца – это g5 и g4 соответственно.

Его значения следующие:

Затем я подставил кватернион в последний момент в формулу угла ориентации (19), чтобы найти эти три угла ориентации. Формула для окончательного получения угла ориентации выглядит следующим образом:

4.2. Решение параметров кватернионов.

Затем преобразуйте его в матричную форму и получим уравнение (24).

Расширенный фильтр Калмана (EKF) – это прикладное расширение фильтра Калмана, которое использует данные наблюдений системы для оптимальной оценки состояния нелинейной системы и фильтрации помех, таких как шум и дрейф. Этот алгоритм использует локальную линеаризацию для решения нелинейных задач путем вывода нелинейных уравнений. 4.3. Процесс фильтрации EKF.

Затем мы инициализируем фильтр и устанавливаем матрицу шума процесса Q, матрицу ошибок измерения R, матрицу состояний X и ковариационную матрицу P.

Поскольку параметры кватернионов в матрице преобразования отношения являются каноническими кватернионами и должны рассчитываться как нормализованные значения, полученные значения необходимо рассчитывать как нормализованные значения.

Берем значение акселерометра и нормализуем его.

Затем нормируем данные ускорения и магнитометра и вычисляем опорный магнитный вектор, векторная матрица которого обозначается как B.

Итак, возьмем частную производную матрицы H по матрице X. Среди них значения четырех вышеуказанных параметров могут быть получены по формуле решения теоретического ускорения (36) и формуле решения теоретического вектора магнитного поля (37), а значения акселерометра и магнитометра можно подставить в матрица переноса. Матрица H выражается так:

Среди них первые три функциональных выражения представляют собой теоретическое ускорение, а последние три функциональных выражения представляют собой теоретический магнитный вектор.

В процессе фильтрации на предыдущий момент k-1 происходит:

Тогда матрица Якоби матрицы H представлена в формуле (48).

Наконец, мы используем принцип рекурсии для непрерывной итеративной обработки формулы фильтрации, одновременно с этим обновляются данные и выводится значение матрицы состояния X:

Наконец, на основе предыдущей формулы расчета угла поворота (19) получается окончательный расчетный угол поворота.

Во всем этом процессе фильтрации кватернион эквивалентен промежуточному параметру, преобразующему нелинейное отношение в линейную форму для расчета. Путем постоянного обновления значения корректирующего гироскопа получается оценка кватерниона в следующий момент, а затем. Оценка кватерниона получается по формуле. Расчетный расчет кватерниона дает окончательный угол ориентации.