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類型分類:
科普知識
數據分類:
應變式壓力傳感器

MEMS傳感器整合

發布日期:2022-08-21 點擊率:99

  傳感器整合是一套數字濾波算法,用于修正每個獨立傳感器的缺陷,然后輸出精確的響應快速的動態的(俯仰/滾轉/偏航)姿態測量結果。傳感器整合的目的是把每個傳感器的測量數據作為輸入數據,然后應用數字過濾算法對輸入數據進行相互修正,最后輸出精確的響應快速的動態的姿態測量結果。因此,航向或方位不受環境磁干擾的影響,沒有陀螺儀的零偏漂移問題。

  能夠修正傾斜度的數字羅盤是由一個3軸加速度計和一個3軸磁力計組成,可提供以地球北極為參考的航向信息。但是這個航向信息容易受到環境磁力的干擾。如果安裝一個3軸陀螺儀,開發一個9軸傳感器整合解決方案,則可以隨時隨地保持精確的航向信息。

  在設計一個使用多個MEMS傳感器的系統時,了解下表所列的每個MEMS傳感器的優缺點是很重要的。

  加速度計:在靜態或慢速運動狀態下可用于傾斜度修正型數字羅盤;可用于計步器的檢測功能,檢測步行人當前的狀態是靜止還是運動。不過,當系統在3D空間靜止時,加速度計無法區分真正的線性加速度與地球重力,而且容易受到震動和振蕩的影響。

  陀螺儀:可以連續提供從系統載體坐標到局部地球水平坐標的旋轉矩陣,當磁力計受到干擾時,陀螺儀可輔助數字羅盤計算航向數據。長時間的零偏漂移導致無限制的姿態和定位錯誤。

  磁力計:可計算以地球北極為參考方向的絕對航向,并且可用于校準陀螺儀的靈敏度,但容量受到環境磁場的干擾。

  壓力傳感器:在室內導航時,壓力傳感器可告訴你身處哪一樓層,輔助GPS計算高度;當GPS信號變弱時,輔助GPS提高定位精度,但是容易受到氣流和天氣狀況的影響。

  基于以上各方面考慮,卡爾曼濾波器是最常用的整合不同的傳感器輸入信息的數學方法。這種方法權衡不同的傳感器的作用,給性能最高的方面最高權數,因此,與基于單一媒介的導航系統相比,卡爾曼濾波器算法的估算結果更精確可靠。

  目前基于四元數的擴展型卡爾曼濾波器(EKF)是一個很受歡迎的傳感器整合方案,因為四元數只有4個元素,而旋轉矩陣有9個元素,此外,四元數法還避免了旋轉矩陣的特殊問題。

  結論

  隨時隨地精確定位是增強實境等先進移動應用面臨的主要挑戰,因為增強實境與行人航位推算(PDR)或定位服務(LBS)的關系密切。鑒于GPS接收器的接收限制,MEMS傳感器對室內行人航位推算應用很有吸引力,因為這些傳感器大多數已經出現在智能手機內。

  要想取得5%的室內行人航位推算定位誤差,需要開發MEMS傳感器整合算法,以修正每個傳感器的缺陷,使這些傳感器實現優勢互補。隨著MEMS傳感器的性能不斷提高,在不遠的將來,與用戶無關的SINS/GPS一體化導航系統將會成為智能手機的標準配置。

  

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