mems姿态检测系统的研究

mems姿态检测系统的研究

在空间飞机的柔性测量系统、车辆船只的倾斜测量、机器人平衡配置的检测、臂的延伸的确定、岩石趋势的评估和工程孔轨迹的检测中，有必要测量物体的倾斜和方向的状态参数。随着微机电系统(MEMS)技术的发展,采用其传感器应用到姿态检测系统上的条件变得成熟。基于MEMS技术的加速度传感器和陀螺仪具有抗冲击能力强、可靠性高、寿命长、成本低等优点,是适于构建姿态检测系统的惯性传感器。利用MEMS陀螺仪和加速度传感器等惯性传感器组成的姿态检测系统,能够通过对重力矢量夹角和系统转动角速度进行测量,从而实时、准确地检测系统的偏转角度。由于惯性传感器随着时间、温度的外界变化,会产生不同程度的漂移。通过对陀螺仪和加速度计的采集数据进行数据融合,测量的角度与实际的角度相吻合,取得了良好的控制效果。同时该系统具有独立,易用的特点,其应用前景广泛。1加速度传感器系统姿态检测算法在地球上任何位置的物体都受到重力的作用而产生1个加速度,加速度传感器可以用来测定变化或恒定的加速度。把三轴加速度传感器固定在物体上,在相对静止状态下,当物体姿态改变时,加速度传感器的敏感轴相对于重力场发生变化,加速度传感器的3个敏感轴分别输出重力在其相应方向产生的重力分量信号,系统姿态的测量原理如图1。输出的大小与3个轴方向同竖直方向的夹角有关。当系统处于变速运动状态时,由于加速度传感器同时受到重力加速度和系统自身加速度的影响,其返回值是重力加速度同系统自身加速度的矢量和。对加速度传感器温度漂移及系统振动和机械噪声等方面的考虑,加速度传感器不能独立运用测量系统的姿态。陀螺仪能够提供瞬间的动态角度变化,由于其本身的固有特性、温度及积分过程的影响,它会随着工作时间的延长产生漂移误差。因此对于姿态检测系统而言,单独使用陀螺仪或加速度计,都不能提供系统姿态的可靠估计。为了克服这些问题,数据融合算法需使用加速度传感器的测量值并使用陀螺仪测得的角速度数据对加速度传感器数据进行融合和矫正。系统依据上一时刻的重力矢量方向的估计值,结合陀螺仪测得的角度值计算出当前时刻的重力矢量方向,再与当前时刻加速度传感器返回的矢量方向进行加权平均,得到当前矢量方向的最优估计值。2硬件设计2.1惯性模量测量单元姿态检测系统采用基于ARMCortexM3内核的STM32微控制器为控制核心,用于数据的采集、处理及传输。根据对性能价格比的衡量,系统惯性测量单元采用三轴数字陀螺仪ITG3200和三轴数字加速度传感器ADXL345,分别通过I2C和SPI串行总线与微控制器相连,并通过定时器中断控制加速度传感器和陀螺仪的同步采样。微控制器采得传感器数据后对数据进行均值低通滤波和计算系统姿态参数,并将计算结果通过无线信道传输至PC机进行显示。系统框架图如图2。2.2其他传感器的要求ADXL345是一款小而薄的超低功耗三轴加速度计,分辨率高(13bit),测量范围达±16g。数字输出数据为16bit二进制补码格式,其高分辨率(3.9mg/LSB),能够测量不到1.0°的倾斜角度变化,并可在所有测量范围内保持此比例系数。抗冲击能力达到10000g,ADXL345可通过SPI(3线或4线),I2C数字接口访问。ADXL345内置输出偏移补偿功能。加速度计为机械结构,包含可以自由移动的元件。这些运动部件对机械应力非常灵敏。0g偏置或偏移为重要加速度计指标,它定义了用于测量加速度的基线。组装载有加速度计的系统时,可能由于元件焊接、安装时的电路板应力和元件上的任何混合物的应用等原因对传感器施加附加应力。这时需要对传感器进行校准,建议系统组装完成后进行校准,以补偿这些影响。校验方法是测量偏移。使用偏移寄存器ADXL345可以自动补偿偏移输出。这些寄存器配置为8bit二进制补码值,将自动添加到所有测得的加速度值,其结果随后置入到数据寄存器。将负值置于寄存器,消除正偏移,相反则消除负偏移。2.3dlpfcfgITG-3200是一款数字方式输出的三轴MEMS陀螺仪芯片。ITG-3200的特性在于运用3个16bit的模拟/数字转换器(ADCs)来数字化陀螺仪输出端,抗冲击能力达到10000g,有程控的内建低通滤波器,以及快速模式的I2C(400kHz)接口。其特性另有内建温度传感器与精准差仅2%的内建振荡器设计。ITG-3200内建低通数字滤波器,可通过配置DLPF_CFG寄存器设置,此寄存器同时设置陀螺仪的滤波器截频和采样率。系统总采样率为50HZ,考虑系统运动状态,将DLPF设为5。陀螺仪内建低通滤波器配置数据见表1。3传感器数据的整合和软件设计3.1系统模型归一化控制器从加速度传感器获得三轴加速度值GX、GY、GZ,静止时,系统三轴加速度值的矢量和即为重力矢量,可得:对矢量进行归一化:得到当前时刻的归一化重力方向矢量由归一化矢量方向可得到重力矢量同坐标轴的夹角θX、θY、θZ,见图1。3.2重力矢量的估计系统从陀螺仪获得当前系统的转动角速度WX,WY,WY得到系统的转动角度,其中T为采样间隔。由上一时刻的加速度矢量估计值和当前转动角度可得到当前时刻重力矢量的另一个估计值利用式3得:可得其中θX、θY、θZ为前一时刻重力矢量同坐标轴的夹角与系统转动角度△θX、△θY、△θZ之和。此时重力矢量的估计为3.3传感器数据的整合当前时刻的重力矢量估计由从加速度传感器测得的当前重力加速度矢量加权平均得到W与加速度绝对值的关系如图3。4加速度传感器的误差控制运用以上算法对采集的数据进行数据融合,使采集的数据更接近真实的值。图4(a)为由加速度传感器原始数据测得的三轴方位角曲线。图4(b)为经过陀螺仪矫正后的方位角数据曲线。实验结果表明,在使用原始加速度数据时,角度所受到的干扰噪声较大,即使在静止状态,误差也在2.7°左右;经过陀螺仪矫正后,加速度传感器中包含的噪声被有效地平滑,系统因受外力而出现的重力矢量偏移被有效地减小,角度的误差被控制在1.5°以内。但系统的实时性受到了一定影响。5系统优化设计基于MEMS加速度计和陀螺仪的姿态检测系统,具有结构简单、成本低、适用范围广的特点。由于采用了加速度计和陀螺仪的数据融合,加速度计误差对测量精度的影响被有效抑制。同时,系统的姿态算法简化了传统姿态检测算法中大量的矩阵运算,并保留了其算法精度。可以有效地移植到低端微控制器中,在保证姿态测量系统运算速度的同时进一步降低了系统成本。仿真表明,在考虑热噪声、机械噪声及惯性器件误差等多种误差因素的情况下,系统的测量误差可控制在-1.5°~+1.5