基于ARM的捷联惯性导航测量系统设计

发布时间：2017-05-24 13:19

  本文关键词：基于ARM的捷联惯性导航测量系统设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：导航技术是现代科技中非常重要的领域,是涉及多学科和多领域的尖端技术。捷联惯性导航系统是近年来惯性技术发展的一个重要方向,捷联惯性导航技术以成本低、体积小、自主性强等优点,在飞行器导航领域得到越来越广泛的应用。本文针对微小型无人机运动参数的测量需求,从理论上对捷联惯性导航进行了研究,并设计了基于ARM的捷联惯性测量系统。论文主要工作如下：(1)首先,本文阐述了捷联惯性导航的基本原理；分析了惯性导航姿态解算的三种方法；介绍了惯性导航姿态参数、速度参数、位置参数更新理论。(2)其次,本文阐述了传统的离散系统卡尔曼滤波。在此基础上,提出了基于扩展卡尔曼滤波器的姿态估计算法和位置、速度估计算法,并分别求出姿态信息、位置信息、速度信息。在姿态角的解算中,为了提高姿态角推算的准确性,本文提出一种将动加速度作为噪声加入到观测方程,将陀螺仪的偏移误差加入到状态方程的解算方法,从而联合推算姿态角。位置与速度解算中,针对GPS信号的不准确性,提出一种利用加速度计和气压计联合补偿推算的算法。(3)再次,本文结合捷联惯性导航系统微型化、低功耗的特点,以STM32F401CC为主控器,以加速度计、陀螺仪、磁强计、气压计和GPS模块为测量单元,通过Altium Designer和MDK开发环境,设计了惯性导航测量系统。(4)最后,为了验证算法和硬件电路的可行性,将算法嵌入到系统中,对所设计的惯性导航测量系统进行实验操作,验证基于扩展卡尔曼的姿态、位置、速度算法的可行性；通过在微型多旋翼无人机上搭载本导航系统和商用高精度传感器,验证本系统的实用性能。
【关键词】：捷联惯性导航系统 数据融合技术 卡尔曼滤波
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V249.3
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 研究目的及意义8
• 1.2 国内外研究现状8-11
• 1.2.1 捷联惯性导航系统发展历程9
• 1.2.2 惯性传感器技术9-10
• 1.2.3 捷联导航算法10-11
• 1.3 本文主要研究内容11-12
• 第二章 捷联惯性导航测量系统相关理论12-22
• 2.1 系统坐标系理论12-13
• 2.1.1 坐标系的定义12-13
• 2.1.2 姿态角定义13
• 2.2 捷联惯性导航系统原理13-14
• 2.3 姿态矩阵理论14-18
• 2.3.1 欧拉角14-15
• 2.3.2 方向余弦15-16
• 2.3.3 四元数16-18
• 2.3.4 三种算法优缺点分析18
• 2.4 导航参数更新理论18-21
• 2.4.1 姿态参数更新18-19
• 2.4.2 速度参数更新19-21
• 2.4.3 位置参数更新21
• 2.5 本章小结21-22
• 第三章 捷联惯性导航测量系统解算算法设计22-34
• 3.1 导航系统信息融合22-27
• 3.1.1 线性离散系统的卡尔曼滤波22-23
• 3.1.2 扩展卡尔曼滤波器23-27
• 3.2 导航系统姿态角预估算法27-30
• 3.2.1 互补滤波算法解算姿态角27-28
• 3.2.2 基于扩展卡尔曼的姿态角导航算法28-30
• 3.3 导航系统速度、位置预估算法30-33
• 3.3.1 高度测量32
• 3.3.2 基于扩展卡尔曼的速度与位置导航算法32-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 捷联惯性导航测量系统硬件设计34-50
• 4.1 捷联惯性导航测量系统硬件设计方案34-35
• 4.2 微处理器模块35-37
• 4.3 传感器模块37-41
• 4.3.1 加速度计模块37-38
• 4.3.2 陀螺仪模块38-39
• 4.3.3 磁强计模块39-40
• 4.3.4 GPS模块40
• 4.3.5 气压计模块40-41
• 4.4 信号采集模块41-44
• 4.5 电源电路44-45
• 4.6 通信电路以及其他外围电路45-46
• 4.7 硬件电路板的总体结构46-49
• 4.8 PCB布局49
• 4.9 本章小结49-50
• 第五章 捷联惯性导航测量系统软件设计50-54
• 5.1 软件总体流程设计50
• 5.2 系统初始化模块50-51
• 5.3 传感器数据采集模块51-53
• 5.4 导航解算模块53
• 5.5 本章小结53-54
• 第六章 捷联惯性导航测量系统实验分析54-62
• 6.1 实验原理与内容54
• 6.2 实验设备与环境54-55
• 6.2.1 硬件设备54-55
• 6.2.2 实验环境55
• 6.3 实验过程及结果分析55-61
• 6.4 本章小结61-62
• 第七章 总结与展望62-63
• 7.1 论文总结62
• 7.2 工作展望62-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-67
• 作者简介67

【参考文献】

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本文编号：390914