自动驾驶传感器篇: GNSSIMU组合导航

news2024/11/24 18:37:25

自动驾驶传感器篇: GNSS&IMU组合导航

  • 1.GNSS
    • 1.1 GNSS 系统概述
    • 1.2 GNSS系统基本组成
      • 1. 空间部分(Space Segment):
      • 2. 地面控制部分(Ground Control Segment):
      • 3. 用户设备部分(User Segment):
    • 1.3 GNSS工作原理
      • 1. 卫星星座
      • 2. 信号发射
      • 3. 接收与测距
      • 4. 多边定位
      • 5. 数据处理与修正
    • 1.4 GNSS 卫星信号
      • 1. 载波信号
      • 2. 导航数据(数据子帧)
      • 3. 测距码(伪随机噪声码,Pseudo Random Noise, PRN)
      • 4. 调制方式
      • 5. 辅助信号(仅限于某些高级GNSS系统)
    • 1.5 车载GNSS系统 终端设备
    • 1.6 GNSS信号传输协议
    • 1.7 NMEA协议格式
    • 1.8 车载RTK工作原理
    • 1.9 GNSS相关学习网站
    • 1.10 车载GNSS系统特性分析
  • 2. IMU
    • 2.1 IMU 系统概述
    • 2.2 IMU 组成及原理
    • 2.3 IMU数据格式
    • 2.4 IMU学习相关网站
    • 1.5 IMU传感器优劣势
      • 优点:
      • 劣势与局限性:
  • 3 GNSS&IMU组合导航
    • 3.1 组合导航概述
    • 3.2 GNSS&IMU组合导航系统

声明:本文内容主要基于大模型生成,仅供参考

1.GNSS

1.1 GNSS 系统概述

全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)是指一系列在地球轨道上运行的空间星座,它们通过向地球表面及近地空间区域发射无线电信号来提供定位、导航和授时服务。GNSS技术使得各类用户在全球范围内实现高精度的三维位置、速度和时间信息的获取,广泛应用于交通运输、测绘、农业、气象预报、科学研究、军事行动等多个领域。

目前主流的四大GNSS系统包括:

  1. 美国全球定位系统(Global Positioning System, GPS)

    • GPS是由美国国防部建立和维护的一个星座,包含至少24颗卫星在多个轨道平面中运行,提供全球范围内的连续覆盖。
    • GPS的工作原理基于测量从卫星发射到接收器的信号传播时间,进而计算出接收器的准确位置。
  2. 俄罗斯格洛纳斯系统(Global Navigation Satellite System, GLONASS)

    • 作为与GPS竞争的系统,GLONASS由俄罗斯联邦航天局运营,同样由24颗卫星组成,确保全球覆盖。
    • GLONASS的设计原则与GPS类似,但使用不同的频段和轨道布局。
  3. 欧洲伽利略系统(Galileo)

    • 伽利略系统是欧盟开发并独立运行的全球卫星导航系统,旨在提高定位服务的准确性,并减少对其他系统的依赖。
    • 完全投入运行后,伽利略系统将拥有超过20颗卫星,提供更高精度的服务,尤其是在城市峡谷和山区等复杂环境中。
  4. 中国北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System, BDS)

    • 北斗系统是中国自行研制的全球卫星导航系统,已经完成了全球组网,为全球用户提供服务。
    • 北斗系统除了提供定位、导航和授时功能外,还具备独特的短报文通信服务。

每个GNSS系统都包含空间段(卫星星座)、地面控制段(主控站、注入站、监测站等)和用户段(各种类型的接收机)。用户通过接收来自至少四颗卫星的信号,并利用信号到达时间差解算算法(如多普勒效应、测距差分法等),从而计算自身的精确三维坐标以及其他相关信息。随着各系统兼容与互操作性的提升,现代GNSS接收机往往能够同时接收多个系统信号,以提高定位的可靠性和精度。

1.2 GNSS系统基本组成

GNSS(全球导航卫星系统)的基本组成包括以下几个关键部分:

1. 空间部分(Space Segment):

  • 卫星星座:由多颗卫星组成,这些卫星在地球中高轨道上均匀分布,不断向地球表面发射包含时间和位置信息的无线电信号。比如GPS系统拥有24颗活跃卫星,Galileo系统计划有30颗卫星,北斗系统则拥有超过30颗卫星,而GLONASS也部署了至少24颗卫星。

2. 地面控制部分(Ground Control Segment):

  • 主控站(Master Control Station):负责收集卫星运行数据,进行卫星状态监控、轨道计算、星钟校正以及导航信息注入。
  • 监测站(Monitor Stations):遍布全球,负责接收卫星信号,监测卫星的健康状况、轨道位置、星钟误差等信息,并将这些数据传送给主控站。

3. 用户设备部分(User Segment):

  • 接收机:用户手中的GPS/GNSS接收器,包括嵌入在各类设备(如手机、车载导航系统、无人机等)中的模块,能够接收到卫星发射的信号,并通过信号处理算法解算出当前位置、速度和时间信息。
  • 显示和处理组件:将接收到的定位信息进行处理、展示,并可能结合地图数据和其他传感器信息,提供导航、定位等相关服务。

简而言之,GNSS系统依靠天空中的卫星网络提供定位信息,地面控制站进行管理和维护,用户终端设备接收并解析这些信息,从而实现全球范围内的实时定位和导航服务。

1.3 GNSS工作原理

全球导航卫星系统(GNSS)工作原理的核心在于利用一组部署在地球轨道上的卫星网络,向地面及空间用户提供连续且同步的精准时间和位置信息。以下是GNSS系统工作过程的详细描述:

1. 卫星星座

  • GNSS系统通常包含数十颗卫星分布在多个轨道平面上,这些卫星以已知的轨道参数围绕地球运动。每颗卫星都携带有精密的原子钟,可以提供高度精确的时间基准。

2. 信号发射

  • 每颗卫星不断向地球表面发射包含两个关键信息的无线电信号:一是精确的时间戳(即卫星时钟发出信号的确切时刻);二是卫星的星历数据,包括其瞬时位置、速度以及其它相关参数。

3. 接收与测距

  • 地面或移动中的用户通过GNSS接收机捕获至少四颗以上卫星发射的信号。
  • 接收机内部也有一个时钟,但精度一般低于卫星原子钟。它记录下接收到每颗卫星信号的到达时间。
  • 由于无线电波在真空中的传播速度(接近光速)是已知的,通过比较接收到信号的实际时间与接收到信号时卫星应该发出该信号的时间,就可以计算出信号从卫星到达接收机所经过的大致时间,这个时间乘以光速就是所谓的“伪距”(Pseudo-Ranging)。

4. 多边定位

  • 用户接收机通过收集至少四颗卫星的伪距信息,因为四个方程可以唯一解出三个未知数(经度、纬度和海拔高度)以及接收机时钟相对于卫星时钟的偏差。
  • 这种几何关系构成了一个多边形,通过求解这个三维空间中的几何问题,可以获得接收机的精确地理位置。

5. 数据处理与修正

  • 实际应用中,还需要考虑大气折射、多路径误差、卫星星历误差等因素对信号传播的影响,因此接收机会采用各种修正技术和算法来提高定位精度,例如:
    • 差分GPS (DGPS) 或者 广域增强系统 (WAAS) 等技术,通过地面基准站采集数据并广播修正信息,以减小伪距测量中的系统性误差。
    • 实时动态定位 (RTK) 技术利用基准站与流动站间的相位差分数据实现实时厘米级定位精度。

综上所述,GNSS系统通过复杂的信号交换和数据处理流程,最终实现了对全球范围内任意地点用户的精确定位、导航和授时服务。
在这里插入图片描述

1.4 GNSS 卫星信号

全球导航卫星系统(GNSS)的卫星信号包含多个部分,每个部分都承载着不同类型的信息,以确保地面接收器能够准确计算其位置、速度和时间。以下是对GNSS卫星信号具体内容的详细说明:

1. 载波信号

  • 载波信号是一种连续的、具有特定频率的电磁波,例如GPS使用的是L1(1575.42MHz)和L2(1227.60MHz)频段,而其他GNSS系统如Galileo、GLONASS和北斗也各有各自的频段。

2. 导航数据(数据子帧)

  • 导航数据部分通常被称为导航电文或数据包,它包含以下信息:
    • 卫星星历:描述卫星在轨的精确位置和速度,用于计算卫星到接收器的伪距。
    • 卫星钟差修正参数:由于卫星携带的原子钟与理想的协调世界时(UTC)存在细微差别,因此需要定期发送钟差校正参数。
    • 健康状况与系统状态:指出卫星工作是否正常,是否存在故障或需要关注的事项。
    • 系统时间:提供卫星发射信号时的精确时间信息。
    • 其他系统参数:可能包括有关未来卫星轨道参数的预告数据,以及用于提高定位精度的辅助信息。

3. 测距码(伪随机噪声码,Pseudo Random Noise, PRN)

  • GNSS系统中的每个卫星都有自己独特的伪随机噪声码,如GPS系统中的C/A码和P(Y)码,前者用于民用定位,后者加密并主要用于军用目的。
  • 接收器通过识别和跟踪这些代码,可以区分来自不同卫星的信号,并进行精确的时间测量,从而计算出伪距。

测距码的内容与格式
测距码是一串按照特定规律生成的伪随机序列,通常具有非常快的重复周期(例如GPS的C/A码重复周期约为1毫秒),并且每个卫星都有其独一无二的序列,这样接收器就能通过匹配接收的信号和已知的测距码序列来识别不同的卫星。

以GPS系统为例:

  • GPS C/A码(Civilian Acquisition Code)是一种1023比特长的伪随机序列,重复周期为1 ms,又称Gold码,特点是具有良好的自相关性和互相关性,利于接收机进行信号捕获和跟踪。
  • 对于军用和更高精度应用的P(Y)码,其长度更长,保密性更强,自相关函数具有更窄的主瓣和更深的旁瓣,从而提供更高的定位精度。

伪距计算原理

  • 当卫星发射信号时,会在载波信号上叠加其独特的测距码,同时将一个精确的时间戳嵌入信号中。
  • 接收器接收到信号后,会解调出测距码,并尝试与本地生成的相同码型进行匹配,通过滑窗搜索等方式找到测距码的最佳延时。
  • 找到最佳延时后,这个延时乘以光速(或无线电波在真空中的传播速度,约3×10^8 m/s),即得到信号从卫星发射到接收器的传播时间。
  • 将这个传播时间转换为距离,就得到了伪距(Pseudo-range)。

伪距实际上是卫星到接收器直线距离的理想值,但由于存在大气延迟(如电离层、对流层延迟)、多路径效应等因素,实际距离与计算得到的伪距略有差异。为了获得高精度的位置信息,接收器还需利用差分GPS、大气模型矫正等手段进一步修正这些误差。

4. 调制方式

  • 载波信号上承载的导航数据和测距码通常采用二进制相移键控(BPSK)方式进行调制。

5. 辅助信号(仅限于某些高级GNSS系统)

  • 一些现代化的GNSS系统(如Galileo E5频段、GPS L5信号)还提供了附加的民用信号,这些信号增加了新的编码、扩频技术和信号结构,旨在提高定位精度、抗干扰能力以及多路径误差的抵抗能力。

通过接收和处理这些卫星信号,地面接收器可以解算出自身精确的三维位置、速度以及与协调世界时(UTC)的时间同步信息。

1.5 车载GNSS系统 终端设备

车载全球导航卫星系统(GNSS)用户端设备,也就是车载GNSS接收机及其附属设备,其主要组成和作用包括:

  1. 天线

    • 天线是接收卫星信号的关键部件,通常设计为全向或偏振特性,能够接收到多个GNSS卫星信号。它的作用是捕捉、聚焦并转换来自太空中的微弱无线电信号为电磁波能,以便传输给接收机。
  2. 接收机

    • 接收机的核心是信号处理单元,负责对接收到的卫星信号进行放大、解调、解码,并从中提取出卫星的导航电文和信号传输时间戳。接收机会利用这些信息计算出自身相对于卫星的距离(伪距),并通过多颗卫星的数据实施三维定位。
  3. 处理器/微控制器

    • 处理器执行复杂的导航算法,如多普勒效应修正、大气延迟校正、差分改正计算等,基于接收到的各个卫星伪距及其他辅助信息,计算出车辆的具体位置(经纬度和海拔)、速度、航向和精确时间。
  4. 电源模块

    • 提供电力供应,确保车载GNSS接收机能够持续稳定工作。
  5. 存储器

    • 存储系统固件、地图数据、辅助星历数据以及其他相关信息。
  6. 接口

    • 与其他车载电子设备的接口,如CAN总线、USB、蓝牙、Wi-Fi等,以便将定位信息传输给车载信息系统、导航显示屏、行车记录仪或其他远程监控平台。
  7. 抗干扰和稳定性设计

    • 高度敏感的接收机通常会配备抗干扰措施,如低噪声放大器(LNA)、滤波器等,以确保在复杂的电磁环境下仍能准确接收信号。
  8. 可选辅助传感器

    • 在高端或专业级车载定位系统中,可能还集成有陀螺仪、加速度计、磁力计等传感器,构建组合导航系统,以提高在城市峡谷、隧道等遮挡环境下的定位精度和可靠性。

总的来说,车载GNSS用户端设备的作用在于捕获并解析卫星信号,结合相应的算法和技术手段,实现实时、高精度的车辆定位导航服务,并可能配合其他车载系统实现更多的智能驾驶和安全功能。

1.6 GNSS信号传输协议

GNSS(全球导航卫星系统)接收器接收到卫星信号并解码后,通常会通过以下几种信号传输协议将定位信息传输给下游设备:

  1. NMEA 0183协议

    • 这是最常见的公开标准,用于在航海、航空和车载导航设备之间传输定位、速度和时间信息。NMEA 0183协议定义了一系列预设的消息格式,例如GGA(全球定位系统固定数据)、GSA(卫星状态)、GSV(全球卫星系统可见卫星信息)、RMC(推荐最小数据)等,这些消息都是以ASCII文本形式传输的。
  2. NMEA 2000协议

    • 这是一种更现代化的、基于CAN(Controller Area Network)总线的通信协议,它为传输更多的导航和船载系统信息提供了更高的数据传输速率和更好的组织结构。
  3. UBX协议

    • 由瑞士u-blox公司开发的私有二进制协议,用于其自家的GNSS模块与主机设备之间的通信,相比NMEA 0183,UBX协议的数据传输效率更高,可以提供更多定制化的数据服务。
  4. SiRF Binary Protocol

    • SiRF是另一个曾经主导GPS芯片市场的公司,他们开发了自己的二进制协议,用于快速传输GPS数据。
  5. RTCM SC-104

    • RTCM(Radio Technical Commission for Maritime Services)SC-104协议主要用于传输差分GPS数据,这些数据可以显著提高GPS定位的精度。
  6. 其他私有协议

    • 不同的GNSS接收器生产商可能会有自己的私有二进制协议,用于高效、安全地传输数据给特定的下游系统。

此外,GNSS数据还可以通过其他通信接口传输,如USB、UART、SPI、I²C、以太网等,具体使用的协议取决于接收器与下游设备的集成方式以及应用需求。

1.7 NMEA协议格式

NMEA 0183协议是一种用于导航设备之间交换信息的标准格式,特别是在航海和GPS导航领域广泛应用。协议定义了一系列预定义的语句(Sentences),每个语句都包含特定的导航信息,并且遵循统一的格式进行传输。下面是NMEA协议的主要内容和格式概述:

NMEA协议的基本格式:

一个完整的NMEA 0183语句通常包含以下部分:

$<Talker ID><Sentence Type>,<Data Fields>,<Checksum>*<CheckSum Hexadecimal>
  • $:表示语句的开始。
  • <Talker ID>:设备类型标识符,如GP(GPS设备)、GL(GLONASS设备)、GN(通用,可能包含多个系统数据)等。
  • <Sentence Type>:三个字母组成的语句类型,如GGA(全球定位系统数据)、GSA(卫星状态和定位精度数据)、GSV(全球卫星系统可见卫星信息)、RMC(推荐最小数据,包含位置、速度等)、VTG(地面速度和航向)等。
  • <Data Fields>:一系列由逗号分隔的数据字段,具体字段数量和含义取决于语句类型。每个字段都包含特定的导航信息,如时间、经纬度、海拔、速度、航向等。
  • <Checksum>:星号(*) 后面跟着两位十六进制数,是整个NMEA语句除起始符号 $ 和校验和本身外所有字符的异或(XOR)结果,用于验证数据传输的正确性。
  • <CheckSum Hexadecimal>:前面的十六进制数的再次表示。

例如,一个典型的GGA(全球定位系统数据)语句可能看起来像这样:

$GPGGA,123519,4807.038,N,01131.000,E,1,08,0.9,545.4,M,46.9,M,,*47
  • GPGGA 表示这是GPS的全球定位系统数据。
  • 123519 是UTC时间。
  • 4807.038,N 表示纬度为48°07.038’北。
  • 01131.000,E 表示经度为11°31.000’东。
  • 1 表示定位质量为1,表示GPS定位有效。
  • 08 表示当前可见卫星数量。
  • 0.9 表示水平精度因子(HDOP)。
  • 545.4,M 表示大地高(海拔)。
  • 46.9,M 表示地球椭球体高度。
  • 最后,*47 是校验和。

NMEA协议包含几十种不同的语句类型,每种类型都服务于特定的导航信息需求。这些语句允许不同品牌和型号的设备间共享和解析数据,促进了设备间的互操作性。

1.8 车载RTK工作原理

车载RTK(Real-Time Kinematic,实时动态定位)系统主要用于车辆或其他移动载体上的高精度定位应用。车载RTK的工作原理与通用RTK系统类似,但针对车载环境进行了优化,确保即使在高速移动状态下也能获得厘米级定位精度。以下是车载RTK工作原理的具体说明:

  1. 基准站设置
    在已知坐标的固定位置设立基准站,该站持续接收卫星信号,并通过无线数据链(例如电台、蜂窝网络或专用网络)实时播发其观测到的差分校正数据。

  2. 车载流动站
    安装在车辆上的流动站也接收相同的卫星信号,并且同时接收来自基准站的差分数据。

  3. 实时数据交换
    基准站和流动站几乎同步地观测同一组卫星信号,基准站计算出它与卫星之间的精确距离误差,并将这些误差信息发送给车载流动站。

  4. 差分解算
    流动站利用接收到的差分数据,对本地观测数据进行实时校正,消除了卫星星历误差、卫星钟差、大气延迟等公共误差源的影响。

  5. 模糊度解算
    车载RTK流动站通过对载波相位进行精密整周模糊度解算,达到厘米级的定位精度。

  6. 动态定位
    即使车辆在行驶过程中,流动站仍能实时计算自身相对于基准站的精确坐标变化,从而实现连续、高精度的位置跟踪。

  7. 集成应用
    车载RTK系统通常与车辆的其他控制系统(如自动驾驶系统、导航系统或农机自动化系统)紧密结合,提供实时、准确的位置信息,用于路径规划、精准农业操作、道路测绘等多种应用场景。

总结来说,车载RTK系统通过实时接收和处理基准站提供的差分修正信息,实现了对车辆位置的极高精度测定,这对于需要高精度定位能力的现代交通和物流等领域具有重要意义。

1.9 GNSS相关学习网站

关于GNSS(全球导航卫星系统)相关原理的学习资源和官方网站,以下是一些推荐的网站:

  1. 官方网站和教育门户:

    • GPS.gov:美国全球定位系统(GPS)官方网站,提供技术文档、标准、政策以及教育材料,网址:https://www.gps.gov/
    • European GNSS Agency (GSA):欧洲伽利略系统的官方网站,包含技术资讯和教育资源,网址:https://www.gsa.europa.eu/
    • Roscosmos GLONASS:俄罗斯GLONASS系统的官方网站,提供系统介绍和技术细节(俄英双语),网址:http://www.glonass-iac.ru/en/
    • Galileo Website by European Space Agency (ESA):欧洲空间局(ESA)运营的伽利略系统官方网站,网址:https://www.esa.int/Navigation_Satellites/Galileo
    • BeiDou Navigation Satellite System (BDS):中国北斗卫星导航系统官方网站(中文),包含系统概述和技术信息,网址:http://en.beidou.gov.cn/
  2. 在线教程和学习资源:

    • Coursera、edX等MOOC平台:常常有来自世界各地大学和研究机构的专业人士开设有关卫星导航和GNSS的在线课程。
    • GPS World Online:提供行业新闻、技术和应用文章,适合深入理解GNSS原理和最新发展,网址:https://www.gpsworld.com/
    • Navipedia:由欧洲空间局维护的一个百科全书式资源库,详尽介绍了GNSS各个方面的知识,网址:https://gssc.esa.int/navipedia/index.php/Main_Page
    • The GPS Guidebook:一个详细的在线GPS指南,虽然有些信息可能不是最新的,但对于基础概念和原理学习仍然有用,网址:http://www.gps.gov/systems/gps/tutorial/
    • gLAB: gLAB是一款开源的GNSS数据处理软件,提供了详细的教程和学习资料,网址是:https://gage.upc.edu/en/learning-materials/software-tools/glab 。这里不仅可以下载软件,还能找到有关GNSS基础原理和高级应用的学习资源。
  3. 学术组织和学会:

    • International Association of Geodesy (IAG):国际大地测量学协会,旗下有专门关注卫星导航的委员会和工作组,网址:https://www.iag-aig.org/
    • Institute of Navigation (ION):美国导航学会,经常举办研讨会并提供大量教育资源,网址:https://ion.org/

请根据需要选择合适的学习渠道,并注意更新和验证信息的有效性。由于技术发展迅速,建议查阅最近几年的资料和官方公告以获取最准确的信息。

1.10 车载GNSS系统特性分析

车载全球导航卫星系统(GNSS)定位系统是现代车辆中不可或缺的一部分,它主要用于提供实时、连续、高精度的地理位置信息,支持车辆导航、调度、跟踪等多种应用。车载GNSS定位系统的特性、优劣势分析如下:

特性:

  1. 全球覆盖:车载GNSS定位系统可以接收来自多个卫星导航系统的信号,如GPS、GLONASS、Galileo、北斗等,确保全球范围内的定位服务。

  2. 实时定位:GNSS接收机可以实时计算出车辆的经纬度、海拔高度、速度和方向等信息,支持实时动态导航。

  3. 高精度定位:通过差分GPS(DGPS)技术、RTK(实时动态定位)技术等手段,可以实现厘米级的定位精度,满足高精度应用需求,如自动驾驶汽车。

  4. 可靠性与稳定性:成熟的GNSS系统通常具备较强的抗干扰能力和自我修复能力,即便在部分卫星信号受到遮挡或干扰时,也能通过接收其他卫星信号维持定位服务。

  5. 与车辆系统的集成:车载GNSS定位系统能够与车辆的动力系统、安全系统、车载娱乐信息系统等深度集成,实现智能化的车辆操控和管理。

优势:

  • 全天候运作:不受气候、光照条件限制,可在任何天气和时间条件下提供定位服务。
  • 便利性:极大地提高了驾驶者在陌生地区的行驶便利性和安全性,提供路线规划、实时路况信息等增值服务。
  • 经济效益:对于车队管理、物流运输等行业,车载GNSS定位系统可优化路线规划、节约燃料成本、提高运输效率。
  • 安全保障:在紧急救援、车辆被盗等情况中,可通过定位信息快速找到车辆,保障人身财产安全。

劣势:

  1. 信号遮挡:在城市峡谷、隧道、地下车库等地方,卫星信号可能受到严重遮挡,导致定位精度降低或暂时失去定位。
  2. 多路径效应:建筑物反射的卫星信号可能导致定位误差增大,尤其是在密集城区和高楼大厦附近。
  3. 信号干扰:人为或自然产生的电磁干扰可能影响GNSS信号的接收质量。
  4. 初始化时间:在首次开启或信号极差时,GNSS接收器可能需要一段时间才能捕获到足够的卫星信号进行初始化和定位。
  5. 安全风险:虽然罕见,但存在黑客攻击和信号欺骗的风险,可能影响到GNSS定位的安全性和准确性。

为了克服这些劣势,车载GNSS定位系统通常会与辅助传感器(如IMU、轮速传感器、雷达等)和通信技术(如V2X、蜂窝网络定位)相结合,形成更加完善的定位解决方案。

2. IMU

2.1 IMU 系统概述

IMU(Inertial Measurement Unit,惯性测量单元)是一种能够测量并输出物体三轴加速度和角速度的传感器系统,它是现代导航系统、无人机、自动驾驶车辆、虚拟现实和增强现实设备等众多应用领域中的核心技术。

2.2 IMU 组成及原理

IMU(Inertial Measurement Unit,惯性测量单元)系统在包含加速度计,陀螺仪和磁力计,构成了一个完整的九轴IMU系统。以下IMU系统的组成及原理分析:

  1. 加速度计

    • 依旧用于检测物体沿三个正交轴(X、Y、Z轴)上的加速度,能够连续提供线性加速度信号,经两次积分可得到速度和位移信息。
  2. 陀螺仪

    • 负责感知物体绕着三个正交轴的角速度变化,连续输出角速度信号,通过积分计算得出旋转角度,从而确定物体的姿态和方向。
  3. 磁力计(也称电子罗盘或地磁传感器):

    • 测量地球磁场在物体坐标系中的分量,提供航向信息,即水平面上的方位角(yaw)。它可以补偿由于陀螺仪随时间推移而积累的航向误差,并且在静态条件下给出精确的北方指向。
  4. 数据融合算法

    • IMU内部集成了数据融合单元,它将来自加速度计、陀螺仪和磁力计的数据综合处理,采用卡尔曼滤波器或其他先进的多传感器融合算法,消除各传感器自身的噪声、漂移和不确定性,实时估计和更新载体的位置、速度和姿态(包括翻滚、俯仰和航向)。
  5. 温度传感器与补偿机制

    • IMU需要考虑温度的影响,确保所有传感器在不同温度条件下的性能稳定,因此也会集成温度传感器并实施温度补偿。

原理上,这种九轴IMU利用了牛顿力学原理(通过加速度计)和角动量守恒原理(通过陀螺仪)来获取动态运动信息,同时结合地球磁场测量原理(通过磁力计),弥补了仅依靠加速度和角速度信息无法准确维持长期航向的问题。这样的组合使得IMU能够在多种应用场景下(例如无人驾驶汽车、无人机、智能手机定位与导航等)提供更为精准和全面的运动状态数据。

2.3 IMU数据格式

IMU传感器输出的数据格式通常取决于制造商的设计和配置,但大多数现代IMU都可通过数字接口如SPI(Serial Peripheral Interface)、I²C(Inter-Integrated Circuit)、UART(Universal Asynchronous Receiver-Transmitter)或者特定的总线协议(例如CAN bus、RS-485等)进行通信。数据通常是以二进制格式传输的,每个传感器通道(如加速度、角速度、磁场强度)的数据会被编码成字节流,具体格式可能包括:

  • 原始数据格式

    • 加速度计:通常为16位或24位整数,代表重力加速度在XYZ轴上的分量,单位通常是g(标准重力加速度)。
    • 陀螺仪:同样是16位或24位整数,表示角速度在XYZ轴上的分量,单位可能是度/秒或弧度/秒。
    • 磁力计:类似于加速度计,也是16位或24位整数,反映地磁场在XYZ轴上的分量,单位一般是μT(微特斯拉)。
  • 封装数据格式

    • 一些IMU还会提供封装过的数据包,包含校准后的数值、温度读数以及其他传感器状态信息,这些数据可能按照特定的协议打包,比如包含同步字、标识符、数据长度、校验和等字段。

数据范围

  • 加速度计:常见的工业级IMU加速度计数据范围可以从±2g至±200g不等,也有更高级别的产品能覆盖更大的范围。
  • 陀螺仪:角速度测量范围一般在±250°/s到±几万°/s之间,根据应用需求选择不同的灵敏度级别。
  • 磁力计:磁场强度测量范围通常在±4900μT左右,对应地球磁场强度的变化范围。

实际应用中,用户需要参考IMU制造商提供的数据手册来了解具体的输出数据格式、协议细节以及每种传感器的最大和最小测量范围。此外,某些IMU还支持用户自定义输出数据率、量程和过滤设置。

2.4 IMU学习相关网站

学习IMU(惯性测量单元)技术和寻找相关产品应用,以下是一些值得参考的网站:

  1. 学术与教育资源

    • Coursera(https://www.coursera.org/):提供有关传感器技术、嵌入式系统、导航与控制等领域的在线课程,其中可能包含IMU的讲解。
    • edX(https://www.edx.org/):类似地,edX上也有涉及IMU的免费或付费课程。
    • YouTube(https://www.youtube.com/):平台上有很多教授IMU原理、编程和应用的视频教程。
  2. 技术文档与论坛

    • Datasheets.io(https://datasheets.io/):查找各类IMU产品的数据手册和技术文档。
    • GitHub(https://github.com/):开源项目中包含很多IMU的应用代码和示例。
    • Stack Overflow(https://stackoverflow.com/):开发者问答社区,解决IMU在实际编程中遇到的技术问题。
    • Electronics.StackExchange(https://electronics.stackexchange.com/):专门针对电子工程问题的问答社区,有关IMU的原理和应用也有不少讨论。
  3. 产品供应商与制造商网站

    • Analog Devices(https://www.analog.com/):提供多种高性能IMU产品,网站上有详细的产品信息和技术文档。
    • Texas Instruments(https://www.ti.com/):TI也生产多种IMU传感器,官方网站有相应的产品手册和设计资源。
    • STMicroelectronics(https://www.st.com/en/mems-and-sensors.html):STM的MEMS传感器产品线中包含IMU,网站有详细的产品介绍和应用说明。
    • SparkFun Electronics(https://www.sparkfun.com/categories/132):提供IMU模块和开发套件,并附带教程和指南。
    • Adafruit Industries(https://www.adafruit.com/category/44):Adafruit同样出售IMU及相关配件,并配有丰富的学习资源。
  4. 专业协会与组织

    • IEEE(https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp):通过IEEE Xplore可以查阅到关于IMU的学术论文和技术报告。
    • SPIE Digital Library(https://www.spiedigitallibrary.org/):光学工程学会的数字图书馆,含有关于IMU的前沿研究资料。
  5. 书籍与教材

    • Amazon(https://www.amazon.com/)或Google Books(https://books.google.com/):可以搜索关于IMU原理、应用和集成的书籍。
  6. 博客与文章

    • Medium(https://medium.com/)和Hackster.io(https://www.hackster.io/)等平台上有众多工程师和技术人员分享的IMU应用案例和技术心得。

请根据自己的需求浏览上述网站,以获取所需的学习资料和产品信息。

1.5 IMU传感器优劣势

IMU(Inertial Measurement Unit,惯性测量单元)传感器特性包括其优点和局限性,以下分别列举:

优点:

  1. 自主导航:IMU传感器不依赖外部信号(如GPS、基站信号等),可以实现完全自主的运动参数测量,尤其在信号屏蔽或恶劣环境条件下仍能保持导航和姿态信息的连续获取。

  2. 实时性:IMU能提供连续、实时的运动状态信息,包括加速度、角速度和航向等,对于需要即时反馈的动态控制系统非常重要。

  3. 高动态性:IMU能够准确地测量高速、剧烈运动物体的加速度变化和转动情况,适用于飞行器、无人机、赛车等高速运动平台。

  4. 集成度高:现代IMU集成了加速度计、陀螺仪,有的还集成磁力计(构成AHRS或IMU+磁力计系统),能提供全方位的运动状态信息。

  5. 体积小巧、功耗较低:得益于MEMS技术的发展,现在的IMU传感器体积越来越小,功耗也越来越低,适应各种嵌入式应用的需求。

劣势与局限性:

  1. 累积误差:由于IMU通过连续积分计算速度和位置,随着时间推移,传感器的噪声和漂移会导致累积误差不断增加,因此长时间内无法保持高精度的位置信息。

  2. 依赖于初始对准:在系统启动时需要进行初始对准以获得准确的起始姿态和位置,否则后续的导航信息将会出现较大偏差。

  3. 缺乏绝对参考:IMU只能提供相对运动信息,不能提供绝对位置信息,必须与其他导航系统(如GPS、SLAM、磁强计等)结合使用,以进行误差修正和绝对定位。

  4. 易受环境影响:尤其是磁力计部分,容易受到周围环境中的铁磁物质、电力线、电子设备等产生的磁场干扰。

  5. 成本与性能平衡:高精度的IMU成本较高,而在低成本的MEMS IMU中,尽管体积小、功耗低,但精度和稳定性通常不如昂贵的光纤陀螺仪或激光陀螺仪。

综上所述,IMU传感器在很多应用中都展现出强大的优势,但在实际应用中需要注意其局限性,并采取适当的误差补偿和融合策略以提升整体导航性能。

3 GNSS&IMU组合导航

3.1 组合导航概述

组合导航(Integrated Navigation)是一种综合使用多种导航技术,如惯性导航系统(INS)、全球导航卫星系统(GNSS)、地磁导航、地形辅助导航(TAN)、无线电导航(如DME、VOR、ADF)等,以提高定位、定向和导航精度的导航方法。其核心目标是通过互补不同导航系统的优点,克服单一系统存在的不足,从而提供更加准确、可靠、连续的导航信息。

在组合导航系统中,不同导航传感器的数据会被实时采集,并通过数据融合算法(如卡尔曼滤波器)进行处理和优化,以消除或减少各种误差来源,如传感器噪声、漂移、失锁等。这样,即使在某些导航系统失效或受到干扰的情况下,组合导航系统也能保持较好的导航性能。

具体来说,组合导航的优势包括:

  1. 提高精度:通过多传感器数据融合,减少单个传感器误差对导航结果的影响。
  2. 增强鲁棒性:当某个导航系统因环境因素(如GPS信号遮挡)而失效时,其他导航系统仍能提供数据,确保导航连续性。
  3. 提供冗余:多系统备份,降低了因单一系统故障导致导航失败的风险。

典型的应用场景包括但不限于:航空、航天、航海、陆地车辆导航、无人机、机器人定位以及军事用途等。

3.2 GNSS&IMU组合导航系统

GNSS&IMU(全球导航卫星系统与惯性测量单元)组合导航系统是当今定位、导航和姿态确定技术中的一个重要分支,其主要目的是通过整合卫星导航系统(如GPS、GLONASS、Galileo、北斗等)的定位信息与惯性测量单元(IMU)的动态测量数据,以提高导航系统的精度、连续性和可靠性。以下是组合导航系统的组成和工作原理概述:

组成:

  1. 全球导航卫星系统(GNSS)接收机:用于接收来自多个卫星星座的信号,计算出当前位置、速度和时间信息。
  2. 惯性测量单元(IMU):通常包括三轴加速度计和三轴陀螺仪,加速度计用于测量载体的线性加速度,陀螺仪用于测量载体的角速度。
  3. 数据融合单元(DFU):通常采用卡尔曼滤波器或者其他先进的多传感器融合算法,对来自GNSS和IMU的数据进行融合处理,估算出更准确的位置、速度和姿态信息。
  4. 辅助传感器(如有必要):如磁力计(用于航向测量)、压力传感器(用于高度测量)等,可以进一步增强导航系统的性能。

工作原理:

  • GNSS接收机工作原理:通过接收多颗卫星的信号,利用三角定位原理计算出接收机的三维位置,并结合卫星信号的传播时间计算出速度信息。

  • IMU工作原理:加速度计连续测量载体的加速度,并通过两次积分得到速度和位置信息;陀螺仪连续测量载体的角速度,并通过积分得到角度变化信息,从而确定载体的姿态。

  • 数据融合:GNSS和IMU各自输出的位置、速度和姿态数据均有其特点和局限性。GNSS在开阔天空下定位精度高,但在城市峡谷、森林等遮挡环境或受到干扰时精度下降;IMU可以提供连续、不受外界环境影响的数据,但因其内在的漂移特性,长时间单独使用会产生累积误差。

  • 组合导航:通过数据融合单元,将GNSS和IMU的数据结合起来,通过卡尔曼滤波等算法,在算法中引入双方的测量信息以及它们的噪声特性、动态模型等信息,实时估计出最优的状态变量(如位置、速度、姿态),既克服了GNSS信号丢失或受到干扰时的定位问题,又抵消了IMU长时间运行造成的累积误差,从而实现连续、高精度、高可靠的导航功能。

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