摘要：针对某模态切换远程遥控水下机器人(Model-Converted Remotely Operated Vehicle,MCROV),基于微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems,MEMS)器件设计微惯性组合导航系统.该系统包括陀螺仪、加速度计、磁罗盘、深度传感器和微处理器等.采用互补滤波方法抑制陀螺漂移,基于四元数算法对陀螺仪积分,并以四元数为估计对象设计无损卡尔曼滤波算法,从而提高导航精度.分析梯度下降法原理,并研究其在四元数更新中的补偿作用.水池试验表明:互补滤波与无损卡尔曼滤波相结合的方法能够获得比较精确、稳定的MC-ROV导航信息.基于实测数据的算法仿真表明梯度下降法可以在一定程度上改善导航效果.

摘要：针对新型水下检测以及作业机器人在导航精度、体积方面的要求,设计了一套基于微机电器件的组合导航系统.系统为抑制陀螺漂移而采用了互补滤波方法,以四元数为估计对象设计卡尔曼滤波器.文中采用改进的自适应卡尔曼滤波器,增大新近数据的作用,减小陈旧数据的作用,避免滤波发散,提高导航精度.通过水池实验表明互补滤波和自适应卡尔曼滤波结合能够获得比较精确、稳定的水下机器人导航信息.同时,基于实测数据进行的算法仿真表明改进后的渐消记忆指数加权自适应卡尔曼滤波可以在一定程度上改善导航效果.

摘要：针对研制的新型模态切换水下机器人(Mode—Converted ROV,MC—ROV),设计了一套以MEMS器件为主的微惯性导航系统,包括三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计及高精度深度传感器;基于加速度计和陀螺仪的频域互补原理,系统首先运用互补滤波算法融合传感器数据,补偿陀螺漂移,提高系统动态性能;然后分析了四元数微分方程,以四元数估算水下机器人的角度大小和方向,可显著减小计算量;最后采用了改进的渐消记忆指数加权自适用卡尔曼滤波器,增大新近数据的作用,相应减小陈旧数据的作用,有效避免滤波发散,提高导航精度;水池实验表明,在持续震动和电磁干扰等恶劣环境下,利用互补滤波和改进的自适应卡尔曼滤波,水下机器人依然能够获得准确的、高可靠性的水下姿态信息。

摘要：为适应实际工程应用中导航系统小型化、低成本和高性能的要求,设计一种基于MEMS陀螺仪和加速度计的微惯性导航解算系统。综合考虑系统成本、计算速度、体积功耗等各方面的因素,该系统以FPGA作为核心控制,用DSP完成导航解算,通过串口将解算结果回传上位机进行姿态、速度、位置实时显示,并进行实地跑车试验。根据实际测试要求,完成系统在自检、对准、导航3种不同状态下DSP程序的编写。实验结果表明:基于DSP/FPGA的微惯导系统能够满足应用的要求,行车实验中车辆行驶100 s,最终位置误差绝对值小于25 m,实现实时位置解算系统的功能并缩小体积,降低成本。