惯性测量单元姿态融合的动态分析
信息技术与网络安全
谢 敏1，2，赵来定1，2，王召文1，2 )
(1.南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京210003； 2.南京邮电大学 通信与网络技术国家地方联合工程研究中心，江苏 南京210003
摘要： 针对惯性测量单元背景噪声和器件漂移等问题，提出了一种基于梯度下降法、互补滤波和卡尔曼滤波的融合算法。首先，利用加速度计和磁力计的数据通过几何计算得出姿态角。其次，利用梯度下降法，将加速度计和陀螺仪的数据进行基于四元数法的数据融合，得出姿态角。接着，利用互补滤波法将姿态数据再次结合。最后，利用卡尔曼算法对结合后的数据进行滤波处理。通过动态实验表明，经过此融合算法的惯性测量单元与传统算法相比，数据输出更加准确，连续性提高，并拥有很好的平稳特性。
中图分类号： TP202
文献标识码： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.07.016
引用格式： 谢敏，赵来定，王召文. 惯性测量单元姿态融合的动态分析[J].信息技术与网络安全，2021，40(7)：95-102.
文献标识码： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.07.016
引用格式： 谢敏，赵来定，王召文. 惯性测量单元姿态融合的动态分析[J].信息技术与网络安全，2021，40(7)：95-102.
Dynamic analysis of inertial measurement unit attitude fusion
Xie Min1，2，Zhao Laiding1，2，Wang Zhaowen1，2
(1.College of Telecommunications and Information Engineering，Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210003，China； 2.National Local Joint Enginnering Research Center for Communication and Network Technology， Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing 210003，China)
Abstract： In order to solve the problems of inertial measurement unit background noise and device drift, this paper proposes a fusion algorithm based on gradient descent, complementary filtering and Kalman filtering. Firstly, the attitude angle is calculated through geometric calculations using the accelerometer and magnetometer data. Secondly, using the gradient descent method, the accelerometer and gyroscope data are fused based on the quaternion method to calculate the attitude angles. Then, the data is merged again using the complementary filtering method to obtain the attitude data. Finally, Kalman algorithm is used to filter the combined data. The dynamic experiments show that the data output of inertial measurement unit based on this fusion algorithm is more accurate, the continuity is improved, and it has good stability compared with the traditional algorithm.
Key words : inertial measurement unit；gradient descent method；complementary filtering；Kalman filtering；attitude fusion
0 引言
微机电系统内部集成了动态传感器、数字信号处理模块、串口通信等模块，是信息技术和机械工程的结合[1]。目前，微机电传感器具有成本低、体积小、功耗低、可靠性高等优势，广泛用于高智能化的行业中。因此，惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)常采用微机电传感器。
惯性测量单元应用广泛，远至国家军事防御，近至日常智能设备。惯性测量单元可以测量装置或载体自身的加速度、角度等状态数据，一般通过加速度计等传感器进行测量。其中，陀螺仪用于测量设备自身的旋转运动。加速度计用于测量装置或载体的受力情况[2]。磁力计用于确定设备所处的方位。
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作者信息：
谢 敏1，2，赵来定1，2，王召文1，2
(1.南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京210003；
2.南京邮电大学 通信与网络技术国家地方联合工程研究中心，江苏 南京210003)
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