摘 要： 開發了一種基于FPGA的捷聯式車載姿態測量系統。自主設計了微慣性測量單元（MIMU）和基于USB2.0接口的數據采集卡，并應用Visual Basic 2005開發了數據采集與處理軟件，最后通過實車道路試驗對本測量系統的可行性進行了驗證。
關鍵詞： FPGA；MIMU；姿態測量；數據采集
汽車運動狀態信息的測量和采集是汽車操縱穩定性研究和設計的基本問題，也是實現汽車電子控制及輔助駕駛系統的必要條件。這就需要一種具有足夠精度和置信度的、快速的、操作簡便的和適用范圍廣的測量汽車運動狀態的方法[1]。本文研究設計了一種基于可編程邏輯陣列（FPGA）的捷聯式車載汽車姿態實時測量系統。此系統具有體積小、使用方便、成本低廉等優點。
1 系統組成
本系統主要由傳感器組模塊、數據采集卡、便攜式計算機、電源等組成，系統硬件如圖1所示。
1.1 微慣性測量單元（MIMU）
自主設計的微慣性測量單元。由2個ADXL203型雙向加速度計和3個ADXRS150型角速度陀螺組成，要求3個角速度陀螺安裝在3個正交平面上，其敏感軸相互垂直，組成測量體的三維坐標系，2個雙向加速度計安裝在另外2個面上（剩下的1個面作為MIMU與汽車的安裝固定平面）。為了保證加速度計的敏感軸也組成三維坐標系，要求測量垂向加速度的2個敏感軸相互平行（由于本MIMU在垂向測量了2次，因此在數據采集階段垂向加速度取兩者的均值）。
1.2 數據采集卡
數據采集卡是基于FPGA控制和USB2.0接口的采集卡，它可實時對6路模擬信號進行不間斷的采集，輸入信號幅度范圍是0~5 V，AD轉換位數為16位，單通道采樣率為250 kS/s，所使用的USB傳輸方式為高速塊傳輸，應用FPGA作為采集的控制單元，并采用USB總線供電，移動性好，內置信號連接，可以滿足車載測量實時性和精準性的需求[2]。圖2為該數據采集卡的組成框圖。
2 系統軟件
系統軟件分為數據采集軟件和數據處理軟件兩部分，其流程如圖3所示。本系統采用Visual Basic 2005語言編程實現，依次實現信號采集、初始信號濾波、姿態角解算、Kalman濾波融合、結果的顯示和存儲等功能。
3 實車試驗
為了檢驗該汽車運動姿態測量系統的效果，進行了實車試驗。試驗時將MIMU固定于汽車質心位置處，并且保證傳感器所組成的測量坐標系平行于車體坐標系，加速度計正向指向相應的坐標軸的正向，陀螺儀的分布和坐標軸一致，測量給定軸的旋轉角速度，旋轉的正方向由右手定則確定[3]。在完成MIMU的安裝、系統接線、傳感器的標定和軟件的初始化設置等工作后即可開展實車道路試驗。圖4是試驗采集得到并經初始濾波后的汽車6自由度運動信號。圖5是試驗得到的汽車姿態角變化曲線。圖6為進一步試驗得到的汽車姿態角估計誤差曲線，從圖中可以看出，由于引入Kalman濾波融合算法[4]，使得姿態角估計誤差小于0.5°，滿足了汽車運動姿態測量的精度要求，說明本測量系統的可行性。
本文研究了捷聯式車載姿態測量系統。自主設計了微慣性測量單元（MIMU）和基于USB2.0接口的數據采集卡，并應用Visual Basic 2005開發了數據采集軟件和數據處理軟件，最后通過實車道路試驗驗證了本實時測量系統的可行性。另外，此系統具有體積小、使用方便、成本低廉等優點。如果通過選取精度更高的MEMS傳感器和采用更為高效的實時預測方法，可以進一步地提高系統的預測精度。
參考文獻
[1] 王雷杰．陀螺儀-全球定位的汽車組合導航算法的研究[D]．長春：吉林大學，2004.
[2] 華清遠見嵌入式培訓中心.FPGA應用開發入門與典型實例[M].北京：人民郵電出版社，2008.
[3] BROERSEN P M T，WAELS S.Costs of selection in time series analysis[C].Instrumentation and measurement Technology Conference. Proceedings of the 19th IEEE，Volume：1， 21～23 May 2002：303-308.
[4] 付夢印，鄧志紅，張繼偉，等．Kalman濾波理論及其在導航系統中的應用[M]．北京：科學出版社，2003.