文档介绍：基于卡尔曼滤波的惯性传感器信号处理
作者姓名:
指导教师:
单位名称:信息科学与工程学院
专业名称:自动化
东北大学
2012年6月
Kalman Filter Based Inertial Sensor Signal Processing
by
Supervisor:
Northeastern University
June 2012
毕业设计(论文)任务书
毕业设计(论文)题目:
基于卡尔曼滤波的惯性传感器信号处理
设计(论文)的基本内容:
(1)对本课题背景知识和所涉及的研究内容进行调研,对研究现状和发展趋势进行概括。
(2)研究系统的工作原理,建立系统的描述方程。通过实验获取惯性传感器在静态和动态时的信号数据。
(3)编写卡尔曼滤波的MATLAB程序,实现对加速度计和陀螺仪信号的信息融合,实现对陀螺仪的零偏进行实时估计和补偿。
毕业设计(论文)专题部分:
题目:
设计或论文专题的基本内容:
学生接受毕业设计(论文)题目日期
第周
指导教师签字:
年月日
基于卡尔曼滤波的惯性传感器信号处理
摘要
惯性传感器是导航定位、测姿、定向和运动载体控制的重要部件,特别是近年来从军事、工业领域扩展到民用领域的各种电子消费产品,具有广阔的运用前景。
本文研究的惯性传感器两轴的惯性测量单元组成,利用该传感器的输出信号可以求出载体的俯仰角和横滚角,但获得的姿态角度存在随机漂移误差,针对这个问题本文提出了卡尔曼滤波实现对加速度计与陀螺仪的信息融合,设计了简单而实用的滤波算法,对惯性传感器的误差进行补偿后得到载体姿态角的最优估计,从而获得比较精确的姿态角信息。
本文的主要研究工作内容:
学习理解陀螺仪和加速度计的工作原理,分析了陀螺仪和加速度的误差来源,建立了适合于本文研究的误差方程。
通过实验将惯性传感器置于水平面获得静态时的信号输出和绑在人体小腿上随着人体运动获得动态的信号输出。
编写MATLAB程序实现卡尔曼滤波算法,并将实验获得的信号数据通过卡尔曼滤波程序进行信息融合得到相应的仿真结果。
通过仿真实验结果表明,采用卡尔曼滤波信息融合的方法,实现了陀螺仪的零偏进行了实时估计和补偿,提高了对姿态测量的精度。
关键词:卡尔曼滤波,惯性传感器,信息融合,误差补偿,陀螺漂移
Title
Abstract
Key words:
目录
毕业设计(论文)任务书 I
摘要 II
Abstract III
第一章绪论 1
惯性传感器信号处理研究目的及意义 1
国内外MEMS惯性传感器的现状及发展趋势 2
惯性传感器信号处理研究概况 7
本文主要研究内容 9
本章小结 10
第二章 MTi惯性传感器组成及卡尔曼滤波原理 11
MTi组件的工作原理及性能指标 11
微机械陀螺仪 12
微机械加速度计 13
MTi微惯性传感器的输出数据格式 15
16
MTi惯性传感器姿态确定方法 16
现在比较常用的定姿方法 16
加速度计定姿方法 16
卡尔曼滤波原理 17
卡尔曼滤波的产生背景 17
卡尔曼滤波算法 18
卡尔曼滤波器 19
本章小结 20
第三章卡尔曼滤波的惯性传感器信号处理 21
陀螺仪、加速度计的误差分析及测量方程建立 21
MEMS陀螺信号的特点及影响精度的主要因素 21
陀螺仪模型 22
加速度计误差来源 22
加速度计的测量模型 22
惯性传感器的状态方程的建立 23
卡尔曼滤波器设计 24
基于matlab下的卡尔曼滤波方程的程序开发 26
Matlab在数据处理及图像绘制方面的特点 26
在MATLAB下卡尔曼滤波的程序设计 27
本章小结 29
第四章实验仿真与结果分析 30
惯性传感器实验数据采集 30
惯性传感器静态实验数据采集 30
惯性传感器动态实验数据采集 30
仿真结果分析 30
惯性传感器静止状态下的仿真实验 31
惯性传感器运动状态下的仿真实验 34
本章小结 39
第五章结束语 40
参考文献 42
致谢 45
绪论
惯性传感器信号处理研究目的及意义
惯性传感器是导航定位、测姿、定向和运动载体控制的重要部件,从航天、航空、航海到机器人、汽车等军事、商业领域有着广阔的