基于九轴传感器的惯性导航模块的设计.pdf

基于九轴传感器的惯性导航模 块的设计 ———————————————————————————————— 作者： ———————————————————————————————— 日期： 用梯度下降算法估测 IMU 和 MAG方向 摘要 : 本文提出了一种新的定位算法 , 用于支持高效计算、 可穿戴的人体惯性运动跟踪系统 , 用于康复应用。它适用于由三轴陀螺仪和加速度计组成的惯性测量单元（ IMＵＳ ) ，以及还 包括三轴磁强计的磁角速度和重力（ MARG）传感器阵列。Ｍ ARG的实现包括磁失真补偿。该 算法使用四元数表示，允许加速度计和磁强计数据用于解析推导和优化的梯度下降算法 , 以 四元数导数计算陀螺仪测量误差的方向。 并对基于卡尔曼滤波的定位传感器算法进行了性能 测试。结果表明 , 该算法达到了基于卡尔曼滤波算法的精度匹配水平 ; ＜0.8 ℃的静态均方根 误差 , ＜ 1.7 ℃的动态均方根误差， 计算量低和以小采样率工作的能力影响大大降低了可穿戴 惯性运动跟踪所需的硬件和电源 , 从而能够创造出能够长期工作的轻量级、廉价系统。 1. 介绍 精确测量方向在一系列领域中起着关键作用 , 包括 : 航空航天、 机器人、 导航和人体运动 分析和机器交互。在康复治疗中，运动跟踪是一项重要的使用技术 , 特别是用于监测临床外 环境；理想情况下 , 病人的活动可以连续监测 , 并随后得到纠正。 虽然已经为康复而进行了大 量的运动跟踪工作 , 但还没有实现一种能够长时间记录数据的不突出的、可穿戴的系统。现 有的系统往往需要一台笔记本电脑或掌上电脑由受试者携带 , 由于处理，数据存储和感官设 备的功率要求， 这在实验室环境之外是不实际的， 因此只能在短时间内获得有限的物体运动 的详细数据。 在一段较长的时间内 （例如一整天或甚至一周） 代表一个受试者自然行为的更 精确的数据将在这个领域有着重要的应用价值。在最近的一次调查中 , 指出实时操作、无线 特性、数据正确性和可移植性是实现临床可行系统必须解决的主要缺陷。 ２. 惯性导航跟踪系统 虽然多种技术能够测量方位 , 但基于惯性的感知系统的优点是完全独立，因此测量实体 既不受运动限制， 也不受任何特定环境或位置的限制。 惯性测量单元 (IM Ｕ) 由陀螺仪和加速 度计组成 , 能够跟踪旋转和平移运动。 为了进行三维测量 , 需要由三个相互正交的敏感轴组成 的三轴传感器。Ｍ ARＧ( 磁性，角速度和重力 ) 传感器是一种混合 IMU，它包含三轴磁强计。 单凭 IMU 就只能测量相对于重力方向的姿态，这对于许多应用来说都是足够的。ＭＡ RG系 统也被称为 AＨＲ S （姿态和航向参考系统 ), 能够提供相对于重力方向和地球磁场的方向的 完整测量。 方位估计算法是任何ＩＭＵ或 MAG系统的基本组成部分。 需要将单独的传感器数 据融合到一个单一的、最优的方位估计中。 卡尔曼滤波已成为大多数定向算法和商用惯性方向传感器的公认基础； Xsens 、微应 变、，矢量导航、 Inte ｒＳen ｓe、Ｐ NI 和十字弓，所有的生产系统都建立在它的基础上。