[發明專利]慣性測量單元測量數據的處理方法、裝置及無人機有效

申請號：	201710558347.1	申請日：	2017-07-10
公開（公告）號：	CN109238274B	公開（公告）日：	2021-06-15
發明（設計）人：	于斌	申請（專利權）人：	深圳市道通智能航空技術股份有限公司
主分類號：	G01C21/16	分類號：	G01C21/16;G01C21/18
代理公司：	廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224	代理人：	謝曲曲
地址：	518000 廣東省深圳市南山***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	慣性測量單元數據處理方法裝置無人機
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【權利要求書】：

1.一種慣性測量單元測量數據的處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取所述慣性測量單元的測量數據；

根據所述測量數據建立阿倫方差方程；

根據所述阿倫方差方程建立誤差模型；

根據所述誤差模型建立濾波模型；

通過所述濾波模型對所述測量數據進行濾波處理以減小所述測量數據的誤差；

所述根據所述測量數據建立阿倫方差方程包括：

根據采樣時間Ts、采集數據的時間長度T，獲得總的采樣點數N，N=T/Ts;

設n為在一次分組中的數據點的個數，，，其中是再一次試驗中最小的分組數；針對第K組數據, 平均數表示為：

；

其中 nK+i 是單次試驗中記錄數據組數的下標，選擇，所述測量數據的數學期望表示為，則所述阿倫方差方程用公式表示為：

。

2.根據權利要求1所述的慣性測量單元測量數據的處理方法，其特征在于，所述阿倫方差方程的誤差滿足以下公式：

。

3.根據權利要求2所述的慣性測量單元測量數據的處理方法，其特征在于，

所述誤差模型=一階高斯馬爾科夫模型+角速率游走噪聲模型+白噪聲模型；

所述一階高斯馬爾科夫模型表示為：

所述角速率游走噪聲模型表示為：

所述白噪聲模型表示為：

因此，所述誤差模型表示為：

其中，Δt為采樣時間間隔，k為時刻，，T_c是相關時間，符合正態分布、符合正態分布以及所述符合正態分布；為第k時刻的一階高斯馬爾科夫模型；為第k-1時刻的一階高斯馬爾科夫模型；為第k時刻角速率游走噪聲模型；為第k-1時刻角速率游走噪聲模型；

其中，、以及通過對所述阿倫方差方程進行擬合獲得。

4.根據權利要求3所述的慣性測量單元測量數據的處理方法，其特征在于，所述濾波模型用公式表示為：

其中，為加速度的狀態量，根據所述誤差模型獲取，為陀螺儀的狀態量，根據所述誤差模型獲取；

實際測量數據；

則濾波的實際輸出值為。

5.根據權利要求4所述的慣性測量單元測量數據的處理方法，其特征在于，所述根據所述濾波模型對測量數據進行濾波處理包括：

根據以下公式進行狀態更新：

根據公式更新測量值并完成濾波：

其中，t為模擬預設時刻，t+1為下一時刻，x_t為x 在第t時刻的值，為第t+1時刻加速度狀態更新模型，為第t時刻加速度狀態更新模型，P_o為狀態的協方差矩陣，A為系統矩陣，A^T為系統矩陣的轉置，Q為過程噪聲的協方差矩陣，P為系統狀態變量的協方差矩陣，z為實際測量數據，H為輸出矩陣，H^T為輸出矩陣的轉置，R為噪聲矩陣，I₆是單位矩陣且維度為6維，為測量值更新模型。

6.一種慣性測量單元測量數據的處理裝置，其特征在于，包括：

慣性測量單元，用于獲取所述慣性測量單元的測量數據；

阿倫方差方程建立單元，用于根據所述測量數據建立阿倫方差方程；

誤差模型建立單元，用于根據所述阿倫方差方程建立誤差模型；

濾波模型建立單元，用于根據所述誤差模型建立濾波模型；

處理單元，用于通過所述濾波模型對所述測量數據進行濾波處理以減小所述測量數據的誤差；

其中，根據所述測量數據建立所述阿倫方差方程包括：

根據采樣時間Ts、采集數據的時間長度T，獲得總的采樣點數N，N=T/Ts;

設n為在一次分組中的數據點的個數，，，其中是再一次試驗中最小的分組數；針對第K組數據, 平均數表示為：

；

其中 nK+i 是單次試驗中記錄數據組數的下標，選擇，所述測量數據的數學期望表示為，則所述阿倫方差方程用公式表示為：

。