慣性測量單元姿態融合的動態分析
信息技術與網絡安全
謝 敏1，2，趙來定1，2，王召文1，2 )
(1.南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京210003； 2.南京郵電大學 通信與網絡技術國家地方聯合工程研究中心，江蘇 南京210003
摘要： 針對慣性測量單元背景噪聲和器件漂移等問題，提出了一種基于梯度下降法、互補濾波和卡爾曼濾波的融合算法。首先，利用加速度計和磁力計的數據通過幾何計算得出姿態角。其次，利用梯度下降法，將加速度計和陀螺儀的數據進行基于四元數法的數據融合，得出姿態角。接著，利用互補濾波法將姿態數據再次結合。最后，利用卡爾曼算法對結合后的數據進行濾波處理。通過動態實驗表明，經過此融合算法的慣性測量單元與傳統算法相比，數據輸出更加準確，連續性提高，并擁有很好的平穩特性。
中圖分類號： TP202
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.07.016
引用格式： 謝敏，趙來定，王召文. 慣性測量單元姿態融合的動態分析[J].信息技術與網絡安全，2021，40(7)：95-102.
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.07.016
引用格式： 謝敏，趙來定，王召文. 慣性測量單元姿態融合的動態分析[J].信息技術與網絡安全，2021，40(7)：95-102.
Dynamic analysis of inertial measurement unit attitude fusion
Xie Min1，2，Zhao Laiding1，2，Wang Zhaowen1，2
(1.College of Telecommunications and Information Engineering，Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210003，China； 2.National Local Joint Enginnering Research Center for Communication and Network Technology， Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing 210003，China)
Abstract： In order to solve the problems of inertial measurement unit background noise and device drift, this paper proposes a fusion algorithm based on gradient descent, complementary filtering and Kalman filtering. Firstly, the attitude angle is calculated through geometric calculations using the accelerometer and magnetometer data. Secondly, using the gradient descent method, the accelerometer and gyroscope data are fused based on the quaternion method to calculate the attitude angles. Then, the data is merged again using the complementary filtering method to obtain the attitude data. Finally, Kalman algorithm is used to filter the combined data. The dynamic experiments show that the data output of inertial measurement unit based on this fusion algorithm is more accurate, the continuity is improved, and it has good stability compared with the traditional algorithm.
Key words : inertial measurement unit；gradient descent method；complementary filtering；Kalman filtering；attitude fusion
0 引言
微機電系統內部集成了動態傳感器、數字信號處理模塊、串口通信等模塊，是信息技術和機械工程的結合[1]。目前，微機電傳感器具有成本低、體積小、功耗低、可靠性高等優勢，廣泛用于高智能化的行業中。因此，慣性測量單元(Inertial Measurement Unit，IMU)常采用微機電傳感器。
慣性測量單元應用廣泛，遠至國家軍事防御，近至日常智能設備。慣性測量單元可以測量裝置或載體自身的加速度、角度等狀態數據，一般通過加速度計等傳感器進行測量。其中，陀螺儀用于測量設備自身的旋轉運動。加速度計用于測量裝置或載體的受力情況[2]。磁力計用于確定設備所處的方位。
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作者信息：
謝 敏1，2，趙來定1，2，王召文1，2
(1.南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京210003；
2.南京郵電大學 通信與網絡技術國家地方聯合工程研究中心，江蘇 南京210003)
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