惯性导航基础知识学习----02惯性器件的误差和标定(上)

发布时间:2023年12月20日

🌈武汉大学惯性导航课程合集是入门惯导的精品课程~ 作为导航路上的鼠鼠我,要开始学习惯性导航了~ 需要达到的要求是大致了解惯导的原理等~ 后期会陆续更新惯导相关的知识和笔记等~

🐬 本blog为 武汉大学惯性导航课程 的记录~ 感谢团队提供的开源课件ppt和相关代码~
??概览:惯性器件的误差和标定
🌺省流:1??介绍加速度计和陀螺仪的理论输出;2??常用坐标系(关于这块可以看看我的这篇blog写的还算详细)3??各类误差~包括静态误差动态误差 以及具体再细分 噪声等
🍭这门课程讲的真的很好,墙裂建议惯导新手入门 加油加油~ (●ˇ?ˇ●)
🌴这篇文章简要介绍了一下惯导~ 我觉得写的不错~ 大家可以看看形成一个大体的认识

惯性器件的误差和标定

加速度计和陀螺的理论输出

ps:本节需要有角速度预备知识,包括怎么判断角速度方向,大小等。如果没有基础的话~ 可以看看这个~文章

🌱先考虑下面的问题~假设有一个IMU放置在A点

在这里插入图片描述

1??假设IMU的xyz轴与当地NED方向对齐,尝试写出在A点情况下(载体静止)加速度计和陀螺的理论输出:

??对于加速度计:(设加速度计的正方向朝下)

ax=ay=0;

az=-g;(提示:f=a-g;同时可以想想上一节的弹簧加速度计的输出 )

??对于陀螺输出:

一定要考虑地球自转(地球自转角速度为15deg/hr)

IMU放在地球表面固定不变,相当于和地球形成一体,在任何地方它的角速度(15deg/hr)都看作不变。

为了对于A点更好分析,从两个特殊的点进行分析(赤道B点和南北两极C点(以北极为例))

🌾假设在赤道上放在IMU,也就是图上B点:

赤道上的北方向和地轴重合,也就是说wx=15deg/hr

wy=wz=0;

🌾假设在北极点上放在IMU,也就是图上C点:

wx=wy=0;

wz=15deg/hr;(方向向下,和地球的角速度相反)

🌾假设在A点上放在IMU:

其实就是把图上的we分解到各个方向

东向:和we是垂直的 所以分量为0

北向:wecosφ

地向:wesinφ

2??假设IMU的xyz轴与当地NED方向对齐,尝试写出在A点情况下(**载体运动 **)陀螺的理论输出:

跑起来之后就会有额外的牵连的速度

🎈假设载体往正北跑

在这里插入图片描述

载体往北跑,可以看作以地球半径做圆周运动。这样的话,用右手定则,可以得到一个和东向相反的牵连角速度。 这个角速度再分解到各个北东地上,就是各个方向的牵连角速度,此时只有东向有。

(四指弯曲朝着红色箭头方向,大拇指指向的方向就是牵连角速度的方向(和东向相反))

也就是牵连的速度: w e v w_{ev} wev?=- V N / ( R + h ) V_N/(R+h) VN?/R+h

h是当地的高程!一定记得加~

在这里插入图片描述

上图为纬度的变化率

🎈假设载体往正东跑

在这里插入图片描述

载体往东跑,可以看作以图上红色圆周的线圈上做圆周运动,就是沿着纬度圈在跑。这样的话,用右手定则,可以得到一个和地球自转同向的牵连角速度,这个角速度再分解到各个北东地上,就是各个方向的牵连角速度。

在这里插入图片描述

下图是从北极点的俯视图,也就是载体向东运动形成的纬度圈。

在这里插入图片描述

也就是经度的变化 v=wr

🎈综上所述,运动载体上的输出

运动造成的分量就是动态分量,静态分量是静止不变的分量。
在这里插入图片描述

同时静态分量的值是明显大于动态分量的。

常用坐标系

实用惯性坐标系

关于这块可以看看我的这篇blog写的还算详细

地心地固坐标系 但是不随着地球自转

在这里插入图片描述

地心地固坐标系

地心地固坐标系 随着地球自转

经常是用地心地固坐标系
在这里插入图片描述

导航坐标系(当地水平坐标系)

在这里插入图片描述

IMU坐标系(载体坐标系)

在这里插入图片描述

误差分类

大类分:

??静态误差(加性误差)

? 1??零偏(会有一个零位偏置),噪声

??动态误差(乘性误差)

? 1??比例因子误差

? 2??非线性误差

? 3??轴偏移/轴交叉/交轴耦合

细分:基本误差类型

以零偏误差为例:

常值误差

(传感器制造生产出来就会有零位偏置,可以补偿)

重复性

(不同次上电,零偏不一样)

稳定性

(使用过程中,零偏随着时间变化)

噪声和带宽

(噪声:(高频)极端的零位偏置)

热敏感度

温漂 随着温度变化而变化

随机性和确定性

确定性误差:常值误差

随机性误差:多次上电,温漂

静态误差

在这里插入图片描述

传感器考察性能的时候,需要分情况看待:

1??看的是长时间的误差。

2??看短时间的误差。

这个时候,误差表现会不同,考察的性能指标。

动态误差

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因为他们的误差远远小于静态误差,所以一般动态误差就考虑常值误差。

噪声

?高频误差,完全随机(相邻历元不相关)

?白噪声模型:功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声

?实际白噪声的带宽

?别名:angular random walk (ARW) & velocity randomwalk (VRW)

关于白噪声:

在这里插入图片描述

白噪声就是如红色虚线所示。

🌱白噪声是理想的模型。但是实际上我们考虑的是有限带宽的白噪声 ,高频段时候能量会衰减 但是只要我们关心的频段的功率谱密度是均匀分布的 就可以用这个模型建模 ,只要在被测信号内够白,就行~

陀螺的白噪声—-角速率白噪声(角度随机游走ARW)

加速度计的白噪声—(速度随机游走VRW)

白噪声模型参数

谱密度的单位
在这里插入图片描述

陀螺白噪声与角度随机游走的关系

在这里插入图片描述

🌈ok,完结~ 如果有帮助的话,点个赞 (●ˇ?ˇ●)

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_53131867/article/details/135054934
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