基于MARG傳感器的車輛姿態(tài)測量算法的研究.pdf

1、航向姿態(tài)參考系統(tǒng)(Attitude and heading reference system，AHRS)是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的重要組成部分，同時也是自動駕駛汽車、智能交通的關(guān)鍵技術(shù)?；贛ARG(Magnetic，Angular Rate，and Gravity)傳感器的姿態(tài)測量系統(tǒng)由于其低成本、小體積等優(yōu)點受到了廣泛關(guān)注，它主要由基于MEMS(Micro ElectroMechanical System)的三軸陀螺儀，加速度計和磁強計構(gòu)成。

2、該系統(tǒng)有兩種解算姿態(tài)的途徑，一是基于陀螺儀測量的角速度進行積分運算，二是通過加速度計和磁強計信號直接計算獲得。前者經(jīng)過長時間的積分運算后會含有大量的累積誤差，后者雖不會產(chǎn)生積分誤差，但加速度計容易受到線性加速度干擾，磁強計易受到周圍環(huán)境的軟硬磁干擾，使姿態(tài)解算結(jié)果不準(zhǔn)確。而車輛在行駛過程中，線性加速度干擾時刻存在，如何減少線性加速度的干擾，是本文研究的主要問題。此外，針對兩種測量信息的融合，實現(xiàn)更高精度的姿態(tài)測量，也是本文研究的主要問題

3、。
　　針對載體車輛對磁強計的磁場干擾，使用橢球擬合法對磁強計進行重新校準(zhǔn)。通過分析重力分量和線性加速度的頻域特性差異，設(shè)計巴特沃斯低通濾波器來濾除加速度計信號中高頻部分的線性加速度，并采用正反濾波法來解決低通濾波器的相位延時。使用里程計和陀螺儀，判斷車輛運動狀態(tài)，以及實現(xiàn)對線性加速度的低頻分量的估計和剔除。實驗數(shù)據(jù)表明，經(jīng)過上述處理后，線性加速度得到了有效地濾除，處理后的加速度計信號接近于真實的重力分量。
　　基于慣性導(dǎo)航

4、系統(tǒng)誤差方程設(shè)計卡爾曼濾波器，用于初始對準(zhǔn)以及姿態(tài)解算過程中的信息融合。根據(jù)不同的車輛運動狀態(tài)，以及相應(yīng)的融合策略，觀測噪聲矩陣會做出相應(yīng)的調(diào)整。仿真實驗表明，相較于傳統(tǒng)的判定方法，本文對車輛運動狀態(tài)的判別以及姿態(tài)解算更為準(zhǔn)確。
　　為了驗證姿態(tài)測量系統(tǒng)在車輛運動時姿態(tài)解算的可行性與可靠性，進行了動態(tài)車載實驗。相比于使用原始的加速度計和磁強計信號計算姿態(tài)角，使用本文方法估算的重力分量以及低通濾波后的磁強計信號解算的姿態(tài)具有更高的精