專利名稱：慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及慣性導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于陀螺儀、GPS導(dǎo)航設(shè)備的慣性導(dǎo)航技術(shù)，屬于車載導(dǎo)航領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
車載導(dǎo)航技術(shù)是現(xiàn)代多學(xué)科的高新技術(shù)結(jié)晶。它綜合了導(dǎo)航衛(wèi)星及目標(biāo)定位技術(shù)、陀螺儀等傳感技術(shù)、GIS數(shù)字電子地圖技術(shù)、城市智能化交通技術(shù)、GSM動態(tài)導(dǎo)航通訊業(yè)等高新技術(shù)。傳統(tǒng)車載導(dǎo)航系統(tǒng)內(nèi)置的GPS天線會接收到來自環(huán)繞地球的M顆GPS衛(wèi)星中的至少3顆所傳遞的數(shù)據(jù)信息，結(jié)合存儲在車載導(dǎo)航儀內(nèi)的電子地圖，通過GPS衛(wèi)星信號確定的位置坐標(biāo)與此相匹配，進(jìn)行確定汽車在電子地圖中的準(zhǔn)確位置。在定位的基礎(chǔ)上，可以通過多功能顯示器，提供最佳行車路線，前方路況以及最近的加油站、飯店、旅館等信息。傳統(tǒng)導(dǎo)航系統(tǒng)完全依賴GPS進(jìn)行導(dǎo)航，而實際應(yīng)用中，因城市峽谷、地下通道、高架橋、茂密叢林等原因，GPS信號被減弱或屏蔽。車載導(dǎo)航系統(tǒng)無法正常接收到GPS信號，沒有坐標(biāo)信息就無法與地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，車載導(dǎo)航系統(tǒng)無法進(jìn)行正常的導(dǎo)航。車載慣性導(dǎo)航系統(tǒng)能夠解決因GPS信號減弱或屏蔽導(dǎo)致無法導(dǎo)航的問題。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)從一已知點的位置根據(jù)連續(xù)測得的運載體航向角和速度推算出其下一點的位置。隨著車載導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展，慣性導(dǎo)航在車載精確導(dǎo)航中起到了越來越大的作用。 傳統(tǒng)的導(dǎo)航系統(tǒng)僅僅依靠于GPS來進(jìn)行導(dǎo)航會有很多的盲點。第一，就是GPS信號的減弱。 影響GPS信號減弱的因素有很多，在陰雨天氣，由于云層太厚，GPS的信號會減弱，GPS接收不到有效的GPS信號導(dǎo)致導(dǎo)航失效。在林蔭處，由于茂密的樹葉擋住了 GPS信號，GPS的信號也會有一定程度的衰減。第二，GPS信號的屏蔽。導(dǎo)航系統(tǒng)在通過隧道過程中會沒有任何GPS信號，同時，出隧道后，會有一定時間的盲區(qū)，這段時間是GPS的重新定位的時間。第三，GPS信號對于導(dǎo)航的無效。有時候?qū)τ贕PS系統(tǒng)來說，GPS信號接收到了有效的信號，但是信號對于導(dǎo)航來說無效。例如平行路線，由于民用GPS信號是C/A碼，精度為100-10米， 2條平行路線間的距離低于10米就會導(dǎo)致定位不準(zhǔn)確。其實GPS有信號，對于導(dǎo)航來說，也無法準(zhǔn)確定位到那一條路線。路線不準(zhǔn)確就會導(dǎo)致地圖匹配錯誤，從而導(dǎo)航失效。這些導(dǎo)致導(dǎo)航系統(tǒng)問題的因素又具備不可預(yù)知性。無法準(zhǔn)確知道哪些時間和地點會發(fā)生，單純的依賴GPS導(dǎo)航系統(tǒng)無法達(dá)到理想的效果。甚至在特定場合，單純依賴GPS的導(dǎo)航系統(tǒng)沒有任何的導(dǎo)航作用。陀螺儀是一種角運動檢測裝置。陀螺儀是用高速回轉(zhuǎn)體的動量矩敏感殼體相對慣性空間繞正交于自轉(zhuǎn)軸的一個或二個軸的角運動檢測裝置。由于陀螺儀的制造工藝的問題，同一批次的陀螺儀很有可能零點輸出、溫漂參數(shù)都不一樣。這就需要在量產(chǎn)時考慮使用軟硬件的算法解決由于制造工藝的問題導(dǎo)致的產(chǎn)品的參數(shù)不一致性。同一款陀螺儀由于PCB設(shè)計、SMT工藝、車輛的使用環(huán)境的原因都會有輸出的不一致性。如果不對這些因素導(dǎo)致的問題進(jìn)行處理，就會導(dǎo)致在量產(chǎn)時，無法做到產(chǎn)品參數(shù)的一致性。甚至同一款車載慣性導(dǎo)航設(shè)備中會有2次開機出現(xiàn)參數(shù)的不一致問題。作為未知路段的指路向?qū)?，?dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定和準(zhǔn)確性起到很重要的作用。如果導(dǎo)航失效，有可能造成時間和資源的浪費。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)作為民用精確導(dǎo)航系統(tǒng)，有潛力勝任新趨勢下新一代車輛導(dǎo)航高精度的新要求。相關(guān)名詞解釋1、ADC :Analog-to-Digital Converter的縮寫，是將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號的轉(zhuǎn)換器件。2>GIS Geographic Information System，iikilliiM、^^充。3>GSM :Global System for Mobile Communications， 云力 Η$·。4, GPS =Global Positioning System，全球定位系統(tǒng)。5>API :Application Programming InterfticejISMiSiiISiSftC^

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明克服陀螺儀零點漂移和溫度漂移的問題，解決了陀螺儀差異性，提供一種慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法。該方法基于硬件設(shè)備實現(xiàn)，慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，采用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，包括陀螺儀、溫度傳感器、GPS接收器、車速脈沖信號采集電路和嵌入式處理器， 方法包括以下步驟步驟一、分別對陀螺儀數(shù)據(jù)、溫度傳感器數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)、車速脈沖信號進(jìn)行采樣；步驟二、對陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和溫度補償后，計算得到角加速度，進(jìn)而算出偏移角；步驟三、對步驟一中采集到的GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，得到原始坐標(biāo)和初始角度；步驟四、將步驟一中采集的車速脈沖信號與車速對應(yīng)表進(jìn)行比對，獲取車速信息， 進(jìn)而得到位移；步驟五、將步驟二到步驟四中計算得出的初始角度、偏移角、位移、原始坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，推算出下一時刻的坐標(biāo)信息，從一已知點的位置根據(jù)連續(xù)測得的運載體航向角和速度推算出其下一點的位置.因而可連續(xù)測出運動體的當(dāng)前位置。優(yōu)選的，上述步驟一具體包括以下步驟1. 1)對陀螺儀輸出的電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，并將采樣到的數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界值處理及均值濾波處理；1. 2)讀取溫度傳感器的數(shù)據(jù)，并對溫度傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界值處理機處理及均值濾波處理；1.3)讀取GPS接收機的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼處理，存儲在指定的內(nèi)存單元中；1. 4)讀取車速脈沖值，并對脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。優(yōu)選的，上述步驟二具體包括以下步驟2. 1)將溫度傳感器的數(shù)據(jù)和陀螺儀的原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入到二維表中，計算出溫度補償后的陀螺儀數(shù)據(jù)；2. 2)對多次采樣并進(jìn)行溫度補償?shù)耐勇輧x數(shù)據(jù)，利用卡爾曼濾波和加權(quán)移動平均算法計算出角加速度；
2. 3)將角速度對時間積分算出偏移角。優(yōu)選的，上述步驟三具體包括以下步驟3. 1)將GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，獲取坐標(biāo)數(shù)據(jù)段和角度數(shù)據(jù)段中的數(shù)據(jù)；3. 2)將坐標(biāo)數(shù)據(jù)段和角度數(shù)據(jù)段解碼為16進(jìn)制數(shù)據(jù)，并存儲在結(jié)構(gòu)體中。優(yōu)選的，上述步驟四具體包括以下步驟4. 1)將采集的車速脈沖信號與車速對應(yīng)表進(jìn)行比對，獲取車速信息；4. 2)將車速信息對時間積分獲取當(dāng)前時刻的位移。優(yōu)選的，上述步驟五具體包括以下步驟5. 1)利用初始角度和偏移角算出設(shè)備當(dāng)前的實際角度；5. 2)將實際角度、位移和原始坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，推算出下一時刻的坐標(biāo)信肩、ο優(yōu)選的，上述步驟1. 1)-1. 4)通過嵌入式處理器完成。優(yōu)選的，上述的慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，其特征在于所述GPS 數(shù)據(jù)為NEMA格式。通過該方法，解決了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中陀螺儀參數(shù)差異性問題。車載慣性導(dǎo)航運行在硬件平臺上，實現(xiàn)智能化慣性導(dǎo)航。具有以下方面的主要功能1.顯示零點漂移的自動校正；2.實現(xiàn)溫漂的參數(shù)補償；3.開機自動校正陀螺儀參數(shù)；4.智能精確航位推算，相對于傳統(tǒng)的基于GPS的導(dǎo)航系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有在GPS信號很弱或沒有的情況下，實現(xiàn)精確導(dǎo)航；5.車輛信息采集，車載慣性導(dǎo)航系統(tǒng)還可以收集車輛的信息，智能的監(jiān)控車輛的性能和狀況。并對這些信息進(jìn)行診斷和分析。最后將這些信息提示給導(dǎo)航系統(tǒng)。


圖1為本發(fā)明流程示意圖；圖2為系統(tǒng)硬件總體結(jié)構(gòu)框圖；圖3為軟件部分系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖；圖4為本發(fā)明具體流程示意圖。
具體實施例方式為了便于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解和實施本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及具體實施方式
對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。如圖1所示，為本發(fā)明的操作流程，采用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，包括陀螺儀、溫度傳感器、 GPS接收器、車速脈沖信號采集電路和嵌入式處理器。如圖3所示，軟件部分分為硬件層、硬件抽象層、系統(tǒng)調(diào)度層，應(yīng)用層。硬件層對具體的硬件寄存器及接口進(jìn)行了描述，硬件抽象層是硬件層與應(yīng)用層的接口，將對硬件具體的操作抽象成應(yīng)用層可直接調(diào)用的API，系統(tǒng)調(diào)度層對系統(tǒng)中的資源進(jìn)行分配，對任務(wù)進(jìn)行調(diào)度。包括以下步驟
步驟一、分別對陀螺儀數(shù)據(jù)、溫度傳感器數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)、車速脈沖信號進(jìn)行采樣， 該步驟具體包括1. 1)嵌入式處理器使用ADC對陀螺儀輸出的電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，并將ADC采樣到的數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界值處理及均值濾波處理；1. 2)嵌入式處理器通過數(shù)字接口讀取溫度傳感器的數(shù)據(jù)，并對溫度傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界值處理機均值濾波處理；1. 3)嵌入式處理器通過數(shù)字接口讀取GPS接收機的NEMA格式數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼處理，存儲在指定的內(nèi)存單元中；1. 4)嵌入式處理器通過脈沖采集電路讀取車速脈沖值，并對脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。步驟二、對陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和溫度補償后，利用卡爾曼濾波和加權(quán)移動平均算法計算得到角加速度，然后將角加速度對時間積分算出偏移角；該步驟具體包括2. 1)將溫度傳感器的數(shù)據(jù)和陀螺儀的原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入到二維表中，計算出穩(wěn)步補償后的陀螺儀數(shù)據(jù)。Ct gyro A[Xtemper，Ygyro—adc]式中，α gyro 陀螺儀的角加速度。Xtemperature 溫度傳感器輸出。Ygyro adc 陀螺儀ADC采集的原始數(shù)據(jù)。2. 2)對多次采樣并進(jìn)行溫度補償?shù)耐勇輧x數(shù)據(jù)，利用卡爾曼濾波對陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。具體的卡爾曼濾波步驟如下，卡爾曼濾波的離散系統(tǒng)的狀態(tài)方程和測量方程為Xk= Φ k, ^1Xk-!+Γ ^1Wk-!(2-1)Zk = HkXk+Vk式中)(k為k時刻的η維狀態(tài)矢量，它包括角度，角速度，角加速度，這三個量又分為正北方向和正東方向，即有六個分量為k時刻的m維測量矢量。對DR進(jìn)行濾波，則測量值為角加速度和速度；Φι η為k-1到k時刻的一步轉(zhuǎn)移矩陣(nXn階)；Wk^1為k_l時刻的系統(tǒng)噪聲矢量(r維)；Γη為系統(tǒng)噪聲矩陣(nXr階)，它表示由k-Ι到k時刻的各個噪聲分別影響各個狀態(tài)的程度；Hk為k時刻的測量矩陣(mXn階)；Vk為k時刻的m維量測噪聲矢量。對方程(6-1)進(jìn)行解算，要求{ffk}和{Vk}是互不相關(guān)的零均值白噪聲序列，有E{ffJ =QEiWkWD = QkSkjEIVJ =0E{VkVj} = RkSkj式中 稱為系統(tǒng)噪聲方差矩陣稱為測量噪聲方差矩陣；在卡爾曼濾波過程中要求兩者已知，且&為非負(fù)定陣，&為正定陣。S kJ是Kronec ker δ函數(shù)，艮口 下面具體說明對DR濾波的狀態(tài)方程組成我們選取的觀測值為陀螺儀的輸出 和
\k = j車速脈沖輸出的車輛在采樣周期T時間內(nèi)行進(jìn)的距離S。即系統(tǒng)的觀測矢量為
權(quán)利要求
1.一種慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，采用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，包括陀螺儀、 溫度傳感器、GPS接收器、車速脈沖信號采集電路和嵌入式處理器，其特征在于包括以下步驟步驟一、分別對陀螺儀數(shù)據(jù)、溫度傳感器數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)、車速脈沖信號進(jìn)行采樣；步驟二、對陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和溫度補償后，計算得到角加速度，進(jìn)而算出偏移角；步驟三、對步驟一中采集到的GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，得到原始坐標(biāo)和初始角度；步驟四、將步驟一中采集的車速脈沖信號與車速對應(yīng)表進(jìn)行比對，獲取車速信息，進(jìn)而得到位移；步驟五、將步驟二到步驟四中計算得出的初始角度、偏移角、位移、原始坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，推算出下一時刻的坐標(biāo)信息。
2.如權(quán)利要求1所述的慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，其特征在于所述步驟一具體包括以下步驟.1.1)對陀螺儀輸出的電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，并將采樣到的數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界值處理及均值濾波處理；.1.2)讀取溫度傳感器的數(shù)據(jù)，并對溫度傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行邊界值處理機處理及均值濾波處理；.1.3)讀取GPS接收機的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼處理，存儲在指定的內(nèi)存單元中；.1.4)讀取車速脈沖值，并對脈沖數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
3.如權(quán)利要求1所述的慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，其特征在于所述步驟二具體包括以下步驟.2.1)將溫度傳感器的數(shù)據(jù)和陀螺儀的原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入到二維表中，計算出溫度補償后的陀螺儀數(shù)據(jù)；.2. 2)對多次采樣并進(jìn)行溫度補償?shù)耐勇輧x數(shù)據(jù)，利用卡爾曼濾波和加權(quán)移動平均算法計算出角加速度；.2.3)將角速度對時間積分算出偏移角。
4.如權(quán)利要求1所述的慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，其特征在于所述步驟三具體包括以下步驟.3.1)將GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，獲取坐標(biāo)數(shù)據(jù)段和角度數(shù)據(jù)段中的數(shù)據(jù)；.3.2)將坐標(biāo)數(shù)據(jù)段和角度數(shù)據(jù)段解碼為16進(jìn)制數(shù)據(jù)，并存儲在結(jié)構(gòu)體中。
5.如權(quán)利要求1所述的慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，其特征在于所述步驟四具體包括以下步驟.4.1)將采集的車速脈沖信號與車速對應(yīng)表進(jìn)行比對，獲取車速信息；.4.2)將車速信息對時間積分獲取當(dāng)前時刻的位移。
6.如權(quán)利要求1所述的慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，其特征在于所述步驟五具體包括以下步驟.5.1)利用初始角度和偏移角算出設(shè)備當(dāng)前的實際角度；.5.2)將實際角度、位移和原始坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，推算出下一時刻的坐標(biāo)信息。
7.如權(quán)利要求2所述的慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，其特征在于所述步驟1. 1)-1. 4)通過嵌入式處理器完成。
8.如權(quán)利要求2或4所述的慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，其特征在于 所述GPS數(shù)據(jù)為NEMA格式。
全文摘要
本發(fā)明提供一種慣性導(dǎo)航中陀螺儀參數(shù)的差異性解決方法，采用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，其包括以下步驟步驟一、分別對陀螺儀數(shù)據(jù)、溫度傳感器數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)、車速脈沖信號進(jìn)行采樣；步驟二、對陀螺儀數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和溫度補償后，計算得到角加速度，進(jìn)而算出偏移角；步驟三、對步驟一中采集到的GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，得到原始坐標(biāo)和初始角度；步驟四、將步驟一中采集的車速脈沖信號與車速對應(yīng)表進(jìn)行比對，獲取車速信息，進(jìn)而得到位移；步驟五、將步驟二到步驟四中計算得出的初始角度、偏移角、位移、原始坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，推算出下一時刻的坐標(biāo)信息。通過該方法，解決了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中陀螺儀參數(shù)差異性問題。
文檔編號G01C21/18GK102538790SQ20111037564
公開日2012年7月4日 申請日期2011年11月23日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月23日
發(fā)明者鐘佳明, 龔紅波 申請人:武漢光庭科技有限公司