Евразийское мышление. Вопросы науки и техники. Сборник 1

Евразийское мышление. Вопросы науки и техники. Сборник 1
Синьцзэ Ли

Сборник научных статей, основанных на результатах научных исследований китайских и русских студентов. «Евразийское Мышление – Вопросы науки и техники» был написан 17 ноября 2024 года. Эта серия эссе разработана учителями университетов, аспирантами, студентами бакалавриата и всеми, кто заинтересован в проблемах науки и современными академическими темами в Евразии. Сбор научных статей в этой статье учитывает практику современных научных проблем и результаты исследований в области применения.

Евразийское мышление

Вопросы науки и техники. Сборник 1

Рецензент и ответственный редактор Синьцзэ Ли

Научный редактор Даюань Дун

Технический редактор Юцяо Ван

Корректор Елизавета Владимировна Бабак

ISBN 978-5-0064-9557-9 (т. 1)

ISBN 978-5-0064-9559-3

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Исследование фильтрации ориентации инерциальной навигации

Research on inertial navigation attitude filtering

УДК 66.012.1

Фэн Гаоюань

Feng Gaoyuan

Студент

Student

Чжунъюань – Петербургский институт аэронавтики

Zhongyuan-Pertersburg Aviation College

Ли Хунцзюнь

Li Hongjun

К.ф.н., лектор, авиационная измерительно-контрольная техника и приборы

Ph. D., lecturer, Aviation measurement and control technology and instruments

Чжунъюань – Петербургский институт аэронавтики

Zhongyuan-Pertersburg Aviation College

Аннотация: Инерциальная навигационная система является важной поддержкой для разработки беспилотных технологий и является одной из незаменимых систем для позиционирования навигации транспортных средств и управления устойчивостью машины. Она имеет все более углубленную исследовательскую ценность в направлении интеллектуальных технологических приложений. Целью этой статьи является изучение фильтрации положения и расчета положения экспериментальной системы обучения инерциальной навигации (MIS-3DM-GD20) с помощью прикладной программы MATLAB, а также рисование графиков данных в реальном времени в процессе для наблюдения и экспериментирования пользователя. В этой статье в основном используется программа MATLAB для управления контроллером двухосного электрического поворотного стола на верхнем компьютере, заставляя его вращаться в желаемом направлении; Затем введите указанное сообщение, считайте данные элемента инерциального сбора данных в виде непрерывного вывода сообщения и обработайте данные 9-оси; Используйте метод обновления кватернионов для расчета угла положения и используйте метод расширенной фильтрации Калмана для фильтрации помех шума; Нарисуйте данные в графике непрерывным и динамическим образом с помощью программы прерывания таймера. В этом исследовании не только были разработаны 9-осевой расчет положения и фильтрация в динамических условиях, но и визуальное отображение изображения эффекта в динамическом графическом виде, что не только повысило точность определения положения, но и облегчило пользовательское приложение и настройку параметров.

Annotation: Inertial navigation system is an important support for the development of unmanned technology, and is one of the indispensable systems for vehicle navigation positioning and machine stability control. It has increasingly in-depth research value in the direction of intelligent technology applications. This article aims to study the attitude filtering and attitude calculation of the inertial navigation teaching experimental system (MIS-3DM-GD20) through the application program of MATLAB, and to draw real-time graphics of the data during the process for user observation and experimentation. This article mainly uses MATLAB program to operate the controller of the dual axis electric turntable on the upper computer, making it rotate in the desired direction; Then input the specified message, read the data of the inertial acquisition element in the form of continuous message output, and process the data of the 9-axis; Using the method of updating quaternions to calculate the attitude angle, and using the method of extended Kalman filtering to filter out the interference of noise; Draw the data into a graph in a continuous and dynamic manner through a timer interrupt program. This study not only designed 9-axis attitude calculation and filtering under dynamic conditions, but also visually displayed the effect image in a dynamic graphical way, which not only improved attitude accuracy but also facilitated user application and parameter tuning.

Ключевые слова: Инерциальная навигация MEMS, Метод кватерниона, Расширенная фильтрация Калмана

Keywords: MEMS inertial navigation, Quaternion method, Extended Kalman filtering

1. Предыстория и значимость исследования. Что касается инерционных датчиков для микроэлектромеханических систем, технология инерциальных навигационных систем MEMS является одним из важных направлений исследований для популяризации и применения технологии инерциальных навигационных систем, а также развития гражданской науки и техники в последние годы. Она широко используется. за его сильную защиту от помех и низкую стоимость применения и разработки [1]. Поскольку он обладает многими характеристиками, такими как высокая адаптируемость, высокая автономность и хорошие характеристики защиты от помех, он стал очень важным техническим средством для достижения автономной навигации в навигационных технологиях.

Технология инерциальной навигационной системы MEMS [2] – это технология, используемая для измерения и отображения положения объекта, а также для расчета траектории объекта. С помощью системы можно получать информацию об ускорении, угловой скорости и интенсивности магнитной индукции объекта через измерительные компоненты акселерометра, гироскопа и магнитометра IMU блока инерциальной навигационной аппаратуры MEMS [3]. На основе этой измеренной информации рассчитывается угол ориентации объекта, и могут отображаться траектория движения объекта, информация о положении и общий курс. Точность навигации оборудования тесно связана с точностью начальной настройки приборов его системы, теоретической точностью решения и точностью других случайных условий. Поэтому необходимо проводить экспериментальный анализ на основе различных элементов. Полезно заранее получить информацию о скорости, положении и положении. Повысьте безопасность и надежность навигации устройства. Таким образом, как того требует время, появились эксперименты по инерциальной навигации. Инструменты инерциальной навигационной системы MEMS, которые можно использовать для экспериментов, можно классифицировать в соответствии со стандартами, указанными в Таблице 1—1. Основываясь на преимуществах надежности, низкой стоимости и т. д., в этом проекте была выбрана бесплатформенная инерциальная навигация с гироскопом MEMS и проведены исследования по ее алгоритму фильтрации. Классификация инерциальных навигационных систем представлена в таблице 1—1.

Таблица 1—1 Классификация инерциальных навигационных систем

MEMS -гироскопы MEMS -гироскопы инерциальной навигационной системы включают в себя множество стилей, например, гироскопы MEMS с вибрирующим диском, гироскопы MEMS с вибрирующим рычагом и гироскопы MEMS с кольцевым резонансом. Кольцевой резонансный гироскоп, использованный в эксперименте, в основном измеряет угловую скорость путем измерения изменений магнитного поля. MEMS -акселерометры подразделяются на пьезорезистивные, емкостные, пьезоэлектрические и резонансные типы по режиму детектирования, по числу чувствительности бывают одноосными, двухосными и трехосными. Акселерометр, используемый в данном эксперименте, является трехосным. осевой резонансный акселерометр.

Технология инерциальной навигационной системы MEMS широко используется во многих беспилотных системах, таких как беспилотные транспортные средства, дроны и интеллектуальные роботы, благодаря небольшому размеру чипа, низкому энергопотреблению, небольшому весу и низкой стоимости применения. MEMS внесла выдающийся вклад в обеспечение удобства гражданской науки и техники [5]. С развитием технологии инерциальной навигации MEMS ее точность измерений и эксплуатационная стабильность постоянно улучшаются. В будущей аэрокосмической области инерциальная навигация также будет играть важную роль.

Из-за проблем, связанных с шумом, дрейфом нулевой точки и дрейфом температуры в самом инерциальном датчике, инерциальная навигационная система MEMS будет накапливать ошибки оценки ориентации во время длительного использования [4]. Поэтому, чтобы повысить точность оценки ориентации инерциальных навигационных систем MEMS и стабильность работы системы, исследователи начали изучать алгоритмы фильтрации ориентации и применять их во многих областях.

Алгоритм фильтрации ориентации – это метод оценки ориентации объекта путем объединения данных нескольких датчиков, включая расчет ориентации, оптимальную оценку форм сигналов и т. д. Обычно используемые алгоритмы фильтрации отношения включают фильтрацию Калмана, дополнительную фильтрацию и расширенную фильтрацию Калмана. Эти алгоритмы фильтрации могут эффективно снизить влияние температурного дрейфа и шума инерциального датчика на оценку ориентации, а также повысить стабильность и точность управления инерциальной навигационной системы MEMS.

В реальных научных приложениях инерциальные навигационные системы MEMS могут широко использоваться в таких областях, как автономное вождение, аэрокосмическая промышленность, виртуальная реальность и отслеживание движения. Например, в аэрокосмической области инерциальные навигационные системы MEMS могут использоваться для навигации самолетов и управления ориентацией для повышения точности и безопасности полета. В области автономного вождения инерциальные навигационные системы MEMS можно использовать для определения местоположения и ориентации транспортного средства, чтобы повысить точность и стабильность системы автономного вождения. Таким образом, предпосылка и значимость изучения алгоритма фильтрации ориентации инерциальных навигационных систем MEMS заключаются в содействии развитию технологии инерциальной навигации и улучшении производительности и сферы применения системы.

2. Состояние исследований и тенденции развития темы.

2.1. Обзор отечественных и зарубежных исследований по смежным технологиям. Инерциальная навигационная система MEMS представляет собой интегрированную систему, которая объединяет датчики инерционных измерений, обработку сигналов, интерфейсы схем управления и передачу сигналов [8]. Инерциальный датчик MEMS является важным прикладным компонентом системы [9]. В 1950-х годах Китай начал проводить научные исследования по технологии инерциальных навигационных систем MEMS, которые в основном использовались в военной сфере. В то время Китай использовал механические гироскопы и акселерометры для измерения ориентации и исследования фильтрации, но из-за технических ограничений точность была низкой. В 1980-х годах Китай представил передовые зарубежные технологии инерциальной навигации и начал независимые исследования и разработки. Благодаря внедрению и освоению иностранных технологий его инерциальная навигационная система MEMS значительно улучшилась с точки зрения точности и производительности. В начале XXI века китайская инерциальная навигационная система MEMS получила дальнейшее развитие и начала использоваться в гражданских областях, таких как авиация, аэрокосмическая промышленность, корабли и интеллектуальные транспортные средства. В области аэрокосмической промышленности инерциальная навигационная система Китая широко используется в системах управления полетом для навигации самолетов, что значительно повышает безопасность полетов и повышает точность навигации.

В 1970-х годах, с развитием сенсорных технологий, особенно с развитием микроэлектромеханических систем (MEMS), технология фильтрации ориентации инерциальной навигационной системы ознаменовала важный прорыв. Сенсорные чипы MEMS имеют небольшой размер, низкое энергопотребление, легкий вес и низкую стоимость применения, что делает инерциальные навигационные системы MEMS более популярными и практичными. С 1980-х по 1990-е годы мультисенсорный синтез стал важным направлением развития технологии фильтрации ориентации для зарубежных инерциальных навигационных систем MEMS. Путем объединения инерционных датчиков с другими датчиками (такими как GPS, магнитометры, датчики технического зрения и т. д.) можно повысить точность и стабильность диапазона применения оценки ориентации. В начале XXI века алгоритмы нелинейной фильтрации стали широко использоваться при пространственной фильтрации MEMS -инерциальных навигационных систем. В последние годы, с развитием технологий глубокого обучения, зарубежные исследования по фильтрации ориентации инерциальных навигационных систем MEMS также начали внедрять методы глубокого обучения. Используя модели глубокого обучения, такие как нейронные сети, можно лучше решать сложные задачи оценки позы, а также повысить надежность системы [10] и адаптируемость.

Метод фильтра Калмана, используемый в этом проекте, применяет теорию фильтра Калмана (Kalman Filter, KF), которая была предложена Калманом в 1960 году как метод оценки дискретных случайных систем [11]. Однако, поскольку оценивать можно только дискретные системы, Калман позже сотрудничал с Р. С. Бизи в исследованиях и распространил этот метод теории фильтрации на линейные системы с непрерывным временем [12], сформировав полную систему алгоритмов оценки фильтрации. На измерительные датчики, такие как трехосные гироскопы, акселерометры и магниторезистивные магнитометры, используемые в экспериментах, легко влияют внешние помехи при измерении углов ориентации, что приводит к большим ошибкам. Например, гироскопы имеют температурный дрейф и дрейф нуля, акселерометры легко подвержены вибрациям оборудования, а магнитометры легко подвержены влиянию помех от окружающего магнитного поля [13] [14]. После того, как система будет накапливать текущие данные в течение длительного времени, точность расчета угла поворота снизится, что приведет к смещению данных [15], поэтому необходимо выполнить расчет и фильтрацию.

Для решения проблемы ошибок инерциальных устройств в литературе [16] для решения модели ошибок системы используются модель IMU и алгоритм фильтра Калмана, но для установления точной модели ошибок и выбора параметров требуется большой объем расчетных работ.. В литературе [17] принят алгоритм слияния отношений дополнительных фильтров первого порядка. В [18] метод определения ориентации, основанный на адаптивной фильтрации Калмана без запаха, используется для получения высокоточной информации об ориентации и подавления проблемы расхождения ориентации при дрейфе гироскопа.

2.2. Тенденции развития. Сопутствующее расширение применения исследований по фильтрации положения инерциальной навигационной системы MEMS имеет большое значение для разработки будущей гражданской и военной техники. Он основан на механической теореме Ньютона, которая может обеспечивать шесть степеней свободы параметров движения в реальном времени, одновременно отвечая требованиям автономности и скрытности [19]. поля MEMS инерциальных навигационных систем. В более широком смысле автономная навигация реализована на многих машинах [20].

Во-первых, в аэрокосмической области фильтрация ориентации инерциальной навигационной системы имеет важные применения в аэрокосмической области. Например, когда самолет летит, система, предоставляющая точную информацию о положении, играет очень важную роль в поддержании стабильного полета. Фильтрация ориентации инерциальной навигационной системы может оценивать ориентацию самолета в реальном времени путем объединения данных акселерометра и гироскопа и обеспечивать точную обратную связь по ориентации, тем самым обеспечивая точное управление ориентацией. Во-вторых, фильтрация ориентации инерциальной навигационной системы может обеспечить точную оценку ориентации за счет объединения данных акселерометров, гироскопов и магнитометров, тем самым обеспечивая стабильный полет и точную навигацию БПЛА. В-третьих, инерциальная навигационная система MEMS играет важную роль в автономных транспортных средствах. Она может предоставлять точную информацию о положении транспортного средства и помогать ему выполнять точное позиционирование и навигацию. Российские исследователи использовали комбинацию радио- и инерциальной навигации, а также расширенный метод обработки фильтра Калмана для оценки траектории транспортного средства с точностью до одного метра [21]. В будущем, по мере развития технологии автономного вождения, исследования по фильтрации ориентации инерциальных навигационных систем MEMS будут способствовать дальнейшему развитию автономных транспортных средств. Он широко используется во многих навигационных устройствах и беспилотном оборудовании, поэтому текущие исследования по его фильтрации ориентации будут иметь множество применений.

Текущие тенденции исследований и разработок: во-первых, повысить точность вычислений и стабильность программы измерения ориентации. Алгоритм фильтрации может обрабатывать данные, измеренные датчиком. Тогда ошибка системы, теоретическая ошибка и влияние шума уменьшаются, тем самым повышая точность и стабильность измерения положения объекта [22]. Это сделает инерциальную навигационную систему MEMS более надежной и точной в различных сценариях применения. Во-вторых, уменьшение проблемы дрейфа системы. Инерциальные навигационные системы MEMS склонны к проблемам дрейфа во время длительного использования, то есть результаты измерения ориентации отклоняются от истинного положения [23]. Алгоритм фильтрации может уменьшить проблему дрейфа системы за счет анализа и обработки данных исторических измерений, что делает результаты измерения угла ближе к истинному. В-третьих, улучшение производительности системы в реальном времени. Инерциальным навигационным системам обычно необходимо получать информацию об ориентации в реальном времени, чтобы удовлетворить потребности в мониторинге положения и состояния движения объекта в реальном времени [24]. Алгоритм фильтрации может улучшить производительность системы в реальном времени за счет обработки и обновления данных в реальном времени, так что результаты измерения положения могут своевременно отражать истинные изменения положения объекта.

3. Введение платформы и протокол связи.

3.1. Знакомство с платформой. Экспериментальная система обучения инерциальной навигации (MIS-3DM-GD20) для этого эксперимента в основном состоит из двухосного электрического поворотного стола, двухосного контроллера электрического поворотного стола, блока инерциальных измерений, измерительно-управляющего компьютера, соответствующих кабелей и другого оборудования. Сопроводительные документы включают инструкции по использованию программного обеспечения для измерения и управления двухосным электрическим поворотным столом, протокол связи между инерционным измерительным блоком и контроллером поворотного стола, а также инструкции по использованию программного обеспечения MATLAB. Микропроцессорный блок, используемый в этом эксперименте по фильтрации ориентации инерциальной навигации, представляет собой MPU6050, который представляет собой шестиосный датчик ориентации. Этот датчик обладает такими преимуществами, как сильная защита от помех и небольшой размер. Поскольку он оснащен масштабируемым процессором DMP, его можно подключить через интерфейс для формирования коллективного цифрового датчика, например, подключив трехосный магнитный датчик для выполнения девятиосного измерения. измерение положения оси. После расширения датчик может выводить девятиосевые сигналы через интерфейс IIC или SPI.

Конструкция корпуса электропроигрывателя (TT-3DM-2E-10) разделена на 8 модулей, а его состав показан на рисунке 3—1.

Рисунок 3—1 Двухосный электрический поворотный стол TT-3DM-2E-10