本文關(guān)鍵詞：基于ARM的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：導(dǎo)航技術(shù)是現(xiàn)代科技中非常重要的領(lǐng)域,是涉及多學(xué)科和多領(lǐng)域的尖端技術(shù)。捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是近年來慣性技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要方向,捷聯(lián)慣性導(dǎo)航技術(shù)以成本低、體積小、自主性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),在飛行器導(dǎo)航領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。本文針對微小型無人機(jī)運(yùn)動(dòng)參數(shù)的測量需求,從理論上對捷聯(lián)慣性導(dǎo)航進(jìn)行了研究,并設(shè)計(jì)了基于ARM的捷聯(lián)慣性測量系統(tǒng)。論文主要工作如下：(1)首先,本文闡述了捷聯(lián)慣性導(dǎo)航的基本原理；分析了慣性導(dǎo)航姿態(tài)解算的三種方法；介紹了慣性導(dǎo)航姿態(tài)參數(shù)、速度參數(shù)、位置參數(shù)更新理論。(2)其次,本文闡述了傳統(tǒng)的離散系統(tǒng)卡爾曼濾波。在此基礎(chǔ)上,提出了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的姿態(tài)估計(jì)算法和位置、速度估計(jì)算法,并分別求出姿態(tài)信息、位置信息、速度信息。在姿態(tài)角的解算中,為了提高姿態(tài)角推算的準(zhǔn)確性,本文提出一種將動(dòng)加速度作為噪聲加入到觀測方程,將陀螺儀的偏移誤差加入到狀態(tài)方程的解算方法,從而聯(lián)合推算姿態(tài)角。位置與速度解算中,針對GPS信號的不準(zhǔn)確性,提出一種利用加速度計(jì)和氣壓計(jì)聯(lián)合補(bǔ)償推算的算法。(3)再次,本文結(jié)合捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)微型化、低功耗的特點(diǎn),以STM32F401CC為主控器,以加速度計(jì)、陀螺儀、磁強(qiáng)計(jì)、氣壓計(jì)和GPS模塊為測量單元,通過Altium Designer和MDK開發(fā)環(huán)境,設(shè)計(jì)了慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)。(4)最后,為了驗(yàn)證算法和硬件電路的可行性,將算法嵌入到系統(tǒng)中,對所設(shè)計(jì)的慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作,驗(yàn)證基于擴(kuò)展卡爾曼的姿態(tài)、位置、速度算法的可行性；通過在微型多旋翼無人機(jī)上搭載本導(dǎo)航系統(tǒng)和商用高精度傳感器,驗(yàn)證本系統(tǒng)的實(shí)用性能。
【關(guān)鍵詞】：捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng) 數(shù)據(jù)融合技術(shù) 卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V249.3
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究目的及意義8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)展歷程9
• 1.2.2 慣性傳感器技術(shù)9-10
• 1.2.3 捷聯(lián)導(dǎo)航算法10-11
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容11-12
• 第二章 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)相關(guān)理論12-22
• 2.1 系統(tǒng)坐標(biāo)系理論12-13
• 2.1.1 坐標(biāo)系的定義12-13
• 2.1.2 姿態(tài)角定義13
• 2.2 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)原理13-14
• 2.3 姿態(tài)矩陣?yán)碚?/span>14-18
• 2.3.1 歐拉角14-15
• 2.3.2 方向余弦15-16
• 2.3.3 四元數(shù)16-18
• 2.3.4 三種算法優(yōu)缺點(diǎn)分析18
• 2.4 導(dǎo)航參數(shù)更新理論18-21
• 2.4.1 姿態(tài)參數(shù)更新18-19
• 2.4.2 速度參數(shù)更新19-21
• 2.4.3 位置參數(shù)更新21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 第三章 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)解算算法設(shè)計(jì)22-34
• 3.1 導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合22-27
• 3.1.1 線性離散系統(tǒng)的卡爾曼濾波22-23
• 3.1.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波器23-27
• 3.2 導(dǎo)航系統(tǒng)姿態(tài)角預(yù)估算法27-30
• 3.2.1 互補(bǔ)濾波算法解算姿態(tài)角27-28
• 3.2.2 基于擴(kuò)展卡爾曼的姿態(tài)角導(dǎo)航算法28-30
• 3.3 導(dǎo)航系統(tǒng)速度、位置預(yù)估算法30-33
• 3.3.1 高度測量32
• 3.3.2 基于擴(kuò)展卡爾曼的速度與位置導(dǎo)航算法32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)34-50
• 4.1 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)方案34-35
• 4.2 微處理器模塊35-37
• 4.3 傳感器模塊37-41
• 4.3.1 加速度計(jì)模塊37-38
• 4.3.2 陀螺儀模塊38-39
• 4.3.3 磁強(qiáng)計(jì)模塊39-40
• 4.3.4 GPS模塊40
• 4.3.5 氣壓計(jì)模塊40-41
• 4.4 信號采集模塊41-44
• 4.5 電源電路44-45
• 4.6 通信電路以及其他外圍電路45-46
• 4.7 硬件電路板的總體結(jié)構(gòu)46-49
• 4.8 PCB布局49
• 4.9 本章小結(jié)49-50
• 第五章 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)50-54
• 5.1 軟件總體流程設(shè)計(jì)50
• 5.2 系統(tǒng)初始化模塊50-51
• 5.3 傳感器數(shù)據(jù)采集模塊51-53
• 5.4 導(dǎo)航解算模塊53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 第六章 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)分析54-62
• 6.1 實(shí)驗(yàn)原理與內(nèi)容54
• 6.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備與環(huán)境54-55
• 6.2.1 硬件設(shè)備54-55
• 6.2.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境55
• 6.3 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析55-61
• 6.4 本章小結(jié)61-62
• 第七章 總結(jié)與展望62-63
• 7.1 論文總結(jié)62
• 7.2 工作展望62-63
• 致謝63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 作者簡介67

【參考文獻(xiàn)】

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4 郭訪社;于云峰;劉書盼;龔宇迪;李儀;;捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)姿態(tài)更新旋轉(zhuǎn)矢量算法的優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2008年09期

5 王勇貞;;基于卡爾曼濾波算法的彈箭飛行姿態(tài)測試方法[J];山西電子技術(shù);2013年02期

6 余楊;張洪鉞;;高精度捷聯(lián)姿態(tài)算法設(shè)計(jì)[J];中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào);2008年01期

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3 伍靈杰;數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中數(shù)字濾波算法的研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2010年

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5 李滌非;SINS/GPS慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)研究[D];沈陽理工大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：基于ARM的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航測量系統(tǒng)設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：390914