IMU/捷联惯导常见的术语,以及性能评价标准(附Python解析代码)

news2024/12/27 14:02:17

0. 简介
现在的机器人领域在普遍使用IMU(惯性导航单元)。该系统有三个加速度传感器与三个角速度传感器(陀螺)组成,加速度计用来感受飞机相对于地垂线的加速度分量,陀螺仪用来感知飞机的角速率变化;通过算法融合来计算出飞行器姿态,也用来进行航位推算。而每次我们拿到一个惯性导航的时候会发现参数手册中有很多信息,而这些信息的好坏要怎么评判是比较关键的。下面我们来一一讲解。

1. 最大零点偏移
1.1 含义

IMU(惯性测量单元)的最大零点偏移是指在没有外部力或加速度作用下,IMU输出的测量值与真实值之间的差异。它是由于传感器的制造误差、温度变化、机械振动等因素引起的。

IMU的最大零点偏移是一个统计值,表示在一定的置信水平下,IMU输出值与真实值之间的最大差异。

1.2 指标
对于低成本的消费级IMU,其最大零点偏移范围可能在几个百分比以内,例如加速度计的零点偏移范围可能在±2%以内(对应就是±20mg),陀螺仪的零点偏移范围可能在±5°/s以内。

高精度的工业级或航空航天级IMU,其最大零点偏移范围会更小,通常在几个千分比以内。例如,加速度计的零点偏移范围可能在±0.1%(对应就是±1mg)以内,陀螺仪的零点偏移范围可能在±0.1°/s以内

2. 温度偏移
2.1 含义

IMU的温度偏移是指在不同温度下,IMU输出的测量值与真实值之间的差异。温度偏移是由于传感器的温度敏感性引起的,温度变化会影响传感器的性能和精度。

温度偏移通常以每度或每十度为单位,例如每度的温度偏移为X,表示每增加或减少1度时,IMU输出值可能会相应地增加或减少X。

2.2 指标
消费级IMU的温度偏移范围可能在几个百分比以内,例如加速度计的温度偏移范围可能在±0.2%(对应就是±2mg)以内,陀螺仪的温度偏移范围可能在±0.5°/s以内。

而高精度的工业级或航空航天级IMU的温度偏移范围会更小,通常在几个千分比以内。例如,加速度计的温度偏移范围可能在±0.05%(对应就是±0.5mg)以内,陀螺仪的温度偏移范围可能在±0.1°/s以内。

3. 零偏稳定性
3.1 含义

在零输入状态下的长时间稳态输出是一个平稳的随机过程,即稳态输出将围绕均值(零偏)起伏和波动,习惯上用均方差来表示,这种均方差被定义为零偏稳定性。

零偏漂移是指IMU测量值与真实值之间的偏差随时间的变化。通常,零偏漂移以每小时、每分钟或每秒钟的角度或速度单位来表示。

3.2 指标
加速度计:一般来说,高精度的加速度计的零偏稳定性可以达到几微米每秒平方(µg)级别。典型的高性能加速度计的零偏漂移可能在1 µg或更低。

陀螺仪:高精度的陀螺仪的零偏稳定性一般在几度每小时(°/hr)或更低。典型的高性能陀螺仪的零偏漂移可能在0.01°/hr或更低。

4. 灵敏度
4.1 含义

IMU的灵敏度是指传感器对于输入信号的变化的响应能力。对于加速度计来说,灵敏度表示单位输入加速度变化对应的传感器输出变化;对于陀螺仪来说,灵敏度表示单位输入角速度变化对应的传感器输出变化。

4.2 指标
加速度计:一般的加速度计灵敏度范围可达到几百到几千mV/g(毫伏每重力单位)。高精度的加速度计可能具有更低的灵敏度,可达到几十到几百mV/g。

陀螺仪:一般的陀螺仪灵敏度范围可达到几十到几百mV/°/s(毫伏每度每秒)。高精度的陀螺仪可能具有更低的灵敏度,可达到几到几十mV/°/s。

5. 比例因子误差
5.1 含义

比例因子误差是指IMU中加速度计和陀螺仪输出的测量值与实际值之间的比例差异。它表示传感器的精度和准确性。

5.2 指标
一般来说,加速度计的比例因子误差通常在0.1%到1%之间。这意味着,如果实际加速度为10 m/s²,测量值可能在9.9 m/s²到10.1 m/s²之间。

对于陀螺仪,一般的比例因子误差范围也在0.1%到1%之间。例如,如果实际角速度为100°/s,测量值可能在99°/s到101°/s之间。

5.3 三大基本误差源归纳


简单的理解,传感器的误差可以归为三大类:

  • bias(零篇): 既理论上输出应该为0,当实际上输出有一个小的偏置。比如陀螺仪如果在惯性系下绝对静止,那么理论上三轴输出为0,0,0。但实际是不可能的,总会有bias存在。而且这个bias 一般还不是一个参数,他会在一定范围内缓慢随机飘移。
  • 噪声(noise): 所有传感器都有噪声,一般可以简单理解为高斯白噪声。
  • 比例因子(scale factor): 既刻度误差,比如陀螺仪比例误差为0.02. 那么陀螺以10deg/s转动,当实际输出为 10deg/s *1.02 = 10.2deg/s, 差了一个比例因子误差。

以上分类只是把传感器的误差简单分为三大类,每一类都大有学问,都够一大堆博士毕业的。下面对每一类进行细致讨论:
6. 工作温度范围
6.1 含义

IMU(惯性测量单元)的工作温度范围指的是传感器正常工作的温度范围。传感器的性能和精度通常在这个温度范围内能够保持稳定和可靠的工作。

6.2 指标
加速度计和陀螺仪的一般工作温度范围通常是-40°C至+85°C。这个范围可以适应大多数工业和消费电子应用的环境温度要求。

7. 测量范围
7.1 含义

IMU(惯性测量单元)的测量范围指的是传感器能够测量的最大物理量范围。传感器的输出值通常以数字或模拟信号的形式表示,这些信号对应于物理量的测量值。

7.2 指标
加速度计的一般测量范围通常以g为单位,表示重力加速度的倍数。常见的加速度计测量范围包括±2g、±4g、±8g和±16g。例如,如果加速度计的测量范围为±2g,则传感器可以测量的加速度范围为-2g至+2g。

陀螺仪的一般测量范围通常以角速度为单位,表示单位时间内物体的旋转速度。常见的陀螺仪测量范围包括±250°/s、±500°/s、±1000°/s和±2000°/s。例如,如果陀螺仪的测量范围为±250°/s,则传感器可以测量的角速度范围为-250°/s至+250°/s。

8. 非线性度
8.1 含义

IMU(惯性测量单元)的非线性度指的是传感器输出与真实物理量之间的非线性误差。它表示传感器输出值与真实物理量之间的偏差程度,不符合线性关系。

8.2 指标
加速度计和陀螺仪的非线性度通常以百分比(%)或以最大测量范围的百分比来表示。非线性度可以分为两种类型:满量程非线性度(Full Scale Range Nonlinearity,FSRNL)和零点非线性度(Zero Offset Nonlinearity,ZONL)。

  • 满量程非线性度(FSRNL)表示在传感器的整个测量范围内,输出值与真实物理量之间的非线性误差。它通常以百分比来表示,例如FSRNL为±1%表示在整个测量范围内,传感器的输出值与真实物理量之间的最大偏差为传感器测量范围的1%。
  • 零点非线性度(ZONL)表示在传感器的零点(即没有外力或角速度作用时)附近,输出值与真实物理量之间的非线性误差。它通常以百分比来表示,例如ZONL为±0.5%表示在传感器零点附近,传感器的输出值与真实物理量之间的最大偏差为传感器测量范围的0.5%。

加速度计和陀螺仪的非线性度范围通常在±0.1%至±1%之间。

9. 交叉耦合噪声
9.1 含义

IMU(惯性测量单元)的交叉耦合噪声指的是在测量过程中,加速度计和陀螺仪之间相互影响导致的噪声。具体来说,当加速度计测量物体的加速度时,陀螺仪的输出也会受到影响,反之亦然。这种相互影响导致的噪声被称为交叉耦合噪声。

9.2 指标
IMU的交叉耦合噪声的范围可以在几个百分比之内,具体取决于传感器的质量和设计

10. 噪声
10.1 含义

IMU(惯性测量单元)的噪声是指传感器本身的随机测量误差。这种误差可以由多种因素引起,包括电子噪声、温度变化、机械振动等。

加速度计的噪声通常以加速度单位(例如m/s^2)表示,而陀螺仪的噪声通常以角速度单位(例如rad/s)表示。噪声的大小取决于传感器的质量和设计。

10.2 指标
加速度计的噪声通常以加速度单位表示,即m/s²或g(重力加速度)。一般而言,高质量的加速度计的噪声范围在几微重力(μg)到几毫重力(mg)之间

陀螺仪的噪声通常以角速度单位表示,即rad/s或度/秒。一般而言,高质量的陀螺仪的噪声范围在几度/小时到几度/秒之间

点击IMU/捷联惯导常见的术语,以及性能评价标准(附Python解析代码) - 古月居可查看全文

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1631121.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

服务器被CC攻击怎么办

遇到CC攻击时,可采取以下措施:限制IP访问频率、启用防DDoS服务、配置Web应用防火墙、增加服务器带宽、使用负载均衡分散请求压力。 处理服务器遭遇CC攻击的方法如下: 1. 确认攻击 你需要确认服务器是否真的遭受了CC攻击,这可以…

基于单片机的多功能电子万年历系统

摘要:该题目要求学生综合运用单片机原理、低频电子线路、数字电路与逻辑设计等相关知识,设计完成多功能电子万年历系统。通过完成设计任务,使学生掌握单片机设计开发的基本流程,增强学生动手实践能力,培养学生分析和解决实际问题的能力,为后续课程的学习和工作打下良好基础。 关…

张大哥笔记:我付钱了,我就是大爷?

很抱歉用这个当做标题,来给大家分享一些电商的故事!大家好,我是张大哥,今天聊聊在电商路上遇到过的奇葩买家? 比如最近我在做PDD的时候,就会遇到很多莫名其妙的sha子,咱是知识份子,肯…

Excel vlookup函数的使用教程 和 可能遇到的错误解决方法

使用VLOOKUP示例 被查询的表格 表一 A列B列C列A1aB2bC3c 要匹配的列 表二 F列G列H列ACBDA 要G列匹配字母,H列匹配数字 G 使用公式VLOOKUP(F5,A:D,3,0) 参数说明 F5 是表二 F列第五行的A A:D表是要匹配的数据列表在A到D列,就是表一 (注意…

go 安装软件报go.mod file not found

执行 go get -u github.com/go-sql-driver/mysql 下载mysql 报错 解决方法: 控制台:输入go env 返回如下: 红圈值为NUL,需要设置GOMOD的值, 然后再控制台执行 (1)mkdir mod (2)go mod init mod 然后再执行下载&…

Linux逻辑方式合并物理磁盘

在日常生活中,我们总是遇到一个文件太大,以至于我们的两个磁盘都装不下,这时我们就需要将两块物理磁盘逻辑化的连接在一起,把物理磁盘使用逻辑化的方法合并在一起,形成卷组,使得磁盘空间可以公用&#xff1…

【idea】idea 中 git 分支多个提交合并一个提交到新的分支

一、方法原理讲解 我们在 dev 分支对不同的代码文件做了多次提交。现在我们想要把这些提交都合并到 test 分支。首先我们要明白四个 git 操作, commit:命令用于将你的代码变更保存到本地代码仓库中,它创建了一个新的提交(commit…

Python 操作PDF图片 – 添加、替换、删除PDF中的图片

PDF文件中的图片可以丰富文档内容,提升用户的阅读体验。除了在PDF中添加图片外,有时也需要替换或删除其中的图片,以改进视觉效果或更新信息。文本将提供以下三个示例,介绍如何使用Python 操作PDF文件中的图片: 目录 …

2017年全国职业院校技能大赛高职组“信息安全管理与评估”样题

培训、环境、资料、考证 公众号:Geek极安云科 网络安全群:624032112 网络系统管理群:223627079 网络建设与运维群:870959784 移动应用开发群:548238632 极安云科专注于技能提升,赋能 2024年广东省高校的技…

面试八股——HashMap

实现原理 红黑树是为了解决链表过长之后,查找时间过长的问题,将链表存储变为红黑树存储。 put方法的实现(5⭐) 相关属性: 1. 容量:初始容量为2^4。 2. 加载因子:初始值为0.75 上面两个属性的…

linux网络编程启动!(开端)

网络设计模式 :就两种模型 b/s 模型 : 浏览器—>服务器 优点是:跨平台。开发成本低 缺点是:网络通信的时候必须要使用http/https协议 http协议 是个应用层协议 不能在磁盘缓存或者从磁盘加载大量数据 http 与https 多了一层加密 c/s模型 …

【Shell】循环结构——for和while循环实例

Shell可以重复地执行特定的指令,直到特定的条件被满足为止。这重复执行的一组指令就叫做循环 特点: 首先,循环条件中使用的变量必须是已初始化的,然后在循环中开始执行每次在循环开始时进行一次测试重复地执行一个代码块 循环实例…

OpenHarmony 实战开发——分布式购物车案例展示~

简介 分布式购物车demo 模拟的是我们购物时参加满减活动,进行拼单的场景;实现两人拼单时,其他一人添加商品到购物车,另外一人购物车列表能同步更新,且在购物车列表页面结算时,某一人结算对方也能实时知道结…

【无监督+自然语言】 GPT,BERT, GPT-2,GPT-3 生成式预训练模型方法概述 (Generative Pre-Traning)

主要参考 【GPT,GPT-2,GPT-3 论文精读【李沐论文精读】-2022.03.04】 https://www.bilibili.com/video/BV1AF411b7xQ/ 大语言模型综述: https://blog.csdn.net/imwaters/article/details/137019747 GPT与chatgpt的关系 图源:L…

JMeter的下载安装与使用(Mac)

1、下载地址​​​​​​https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 2、下载Binaries 下的apache-jmeter5.5.tgz 3、解压 4、启动 在bin目录下打开终端,输入sh jmeter 出现jmeter首页界面,即为成功。 5、使用 5.1 语言选择 option选项卡&am…

State.initState() must be a void method without an `async` keyword错误解析

文章目录 报错问题报错的代码 错误原因解决方法解析 另外的方法 报错问题 State.initState() must be a void method without an async keyword如下图: 报错的代码 报错的代码如下: overridevoid initState() async{super.initState();await getConf…

LoRA 引领多模态模型革命,大模型的微调方案

基于LoRA微调多模态大模型 随着 ChatGPT 的火爆,大模型时代降临,普通人难以进行全量微调。 参数高效微调技术应运而生,为科研人员和开发者提供了微调大模型的机会。 用 LoRA 微调 2.7B 参数的 blip2-opt 模型,提升图生文能力&am…

嵌入式学习——C语言基础——day11

1. 字符型数组和字符串的传参 1.1 常量和变量的区别&#xff08;难点&#xff09; 一般常量不能被修改&#xff0c;变量才能被修改 #include <stdio.h> int main(void) { char str[] {"hello world"};//定义数组&#xff0c;数组名为指针常量 char …

数据结构和算法:贪心

贪心算法 贪心算法是一种常见的解决优化问题的算法&#xff0c;其基本思想是在问题的每个决策阶段&#xff0c;都选择当前看起来最优的选择&#xff0c;即贪心地做出局部最优的决策&#xff0c;以期获得全局最优解。 贪心算法和动态规划都常用于解决优化问题。它们之间存在一…

干货整理:好用的文件加密软件有哪些

说到文件加密&#xff0c;想必大家都很熟悉&#xff0c;文件加密已经普遍应用&#xff0c;文件加密是一种重要的安全措施&#xff0c;可以确保数据的机密性、完整性和可用性&#xff0c;降低因数据泄露或丢失带来的风险。 下面小编给大家分享几款常用的加密软件&#xff0c;大…