[發(fā)明專利]慣性測(cè)量傳感器的零偏的補(bǔ)償方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110362839.X
• 申請(qǐng)日: 2021-04-02
• 公開（公告）號(hào): CN113091770A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳國軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海有個(gè)機(jī)器人有限公司
• 主分類號(hào): G01C25/00
• 分類號(hào): G01C25/00;G01C21/16
• 代理公司: 北京天盾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11421
• 代理人: 梁秀秀

本申請(qǐng)是關(guān)于一種慣性測(cè)量傳感器的零偏的補(bǔ)償方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過高斯模型對(duì)慣性測(cè)量傳感器的靜止?fàn)顟B(tài)建模，得到慣性測(cè)量傳感器的噪聲模型；對(duì)慣性測(cè)量傳感器的噪聲模型優(yōu)化，得到慣性測(cè)量傳感器的零偏噪聲模型；根據(jù)慣性測(cè)量傳感器的零偏噪聲模型，得到慣性測(cè)量傳感器的零偏概率分布；對(duì)UWB傳感器的靜止?fàn)顟B(tài)建模，得到UWB傳感器的系統(tǒng)時(shí)鐘偏差的概率分布；UWB傳感器的系統(tǒng)時(shí)鐘偏差的概率分布對(duì)慣性測(cè)量傳感器的零偏概率分布補(bǔ)償，得到聯(lián)合概率分布，最后對(duì)電梯的狀態(tài)進(jìn)行判定，以此解決了電梯在速度達(dá)到最高值時(shí)會(huì)處于勻速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，此時(shí)慣性測(cè)量傳感器的零偏更新仍然檢測(cè)電梯為靜止?fàn)顟B(tài)，造成的電梯狀態(tài)估計(jì)出錯(cuò)的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及電梯狀態(tài)估計(jì)的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種慣性測(cè)量傳感器的零偏的補(bǔ)償方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

六軸的慣性測(cè)量單元IMU零飄更新技術(shù)，通過其中的加速度計(jì)和陀螺儀來同時(shí)檢測(cè)物體的靜止?fàn)顟B(tài)，加速度計(jì)當(dāng)處于靜止?fàn)顟B(tài)和勻速運(yùn)動(dòng)時(shí)，傳感器的加速度測(cè)量值會(huì)由一個(gè)零飄值和加性噪聲值組成，同時(shí)陀螺儀處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，陀螺儀測(cè)量值也會(huì)由一個(gè)零飄值和加性噪聲組成。因此當(dāng)一段時(shí)間內(nèi)的六軸傳感器數(shù)值的方差值，小于加性噪聲的方差時(shí)，可以認(rèn)為當(dāng)前處于靜止?fàn)顟B(tài)。六軸的慣性測(cè)量單元IMU零飄更新技術(shù)無法用于電梯運(yùn)動(dòng)的原因是，電梯在速度達(dá)到最高值時(shí)會(huì)處于勻速運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，此時(shí)，六軸的慣性測(cè)量單元IMU零飄更新技術(shù)仍然會(huì)檢測(cè)為靜止?fàn)顟B(tài)，因此會(huì)使得電梯的狀態(tài)估計(jì)出現(xiàn)問題。

因此，期望提供慣性測(cè)量傳感器的零偏的補(bǔ)償方法，實(shí)現(xiàn)慣性測(cè)量傳感器能準(zhǔn)確地判斷電梯的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

發(fā)明內(nèi)容

為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N慣性測(cè)量傳感器的零偏的補(bǔ)償方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決電梯在運(yùn)動(dòng)過程中，由于慣性測(cè)量單元本身會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的零飄更新，從而使得電梯的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判斷不準(zhǔn)確的問題。

本申請(qǐng)解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：一種慣性測(cè)量傳感器的零偏的補(bǔ)償方法，應(yīng)用于電梯狀態(tài)估計(jì)，其包括以下步驟：步驟1，對(duì)慣性測(cè)量傳感器進(jìn)行標(biāo)定，得到慣性測(cè)量傳感器的第一噪聲參數(shù)和第二噪聲參數(shù)；步驟2，通過高斯模型對(duì)慣性測(cè)量傳感器的靜止?fàn)顟B(tài)進(jìn)行建模，得到慣性測(cè)量傳感器的噪聲模型；步驟3，根據(jù)所述第一噪聲參數(shù)和所述第二噪聲參數(shù)，對(duì)所述慣性測(cè)量傳感器的噪聲模型進(jìn)行優(yōu)化，得到慣性測(cè)量傳感器的零偏噪聲模型；步驟4，根據(jù)慣性測(cè)量傳感器的零偏噪聲模型，得到慣性測(cè)量傳感器的零偏概率分布；步驟5，對(duì)UWB傳感器的靜止?fàn)顟B(tài)進(jìn)行建模，得到UWB傳感器的系統(tǒng)時(shí)鐘偏差的概率分布；步驟6，通過UWB傳感器的系統(tǒng)時(shí)鐘偏差的概率分布對(duì)慣性測(cè)量傳感器的零偏概率分布進(jìn)行補(bǔ)償，得到聯(lián)合概率分布。

優(yōu)選的，還包括：步驟7，根據(jù)聯(lián)合概率分布，對(duì)電梯的狀態(tài)進(jìn)行判定。

優(yōu)選的，通過高斯模型對(duì)慣性測(cè)量傳感器的靜止?fàn)顟B(tài)進(jìn)行建模，得到慣性測(cè)量傳感器的噪聲模型包括：通過高斯模型對(duì)所述慣性測(cè)量傳感器的加速度計(jì)的動(dòng)態(tài)變化過程進(jìn)行建模，得到加速度計(jì)的噪聲模型。

優(yōu)選的，根據(jù)所述第一噪聲參數(shù)和所述第二噪聲參數(shù)，對(duì)所述慣性測(cè)量傳感器的噪聲模型進(jìn)行優(yōu)化，得到慣性測(cè)量傳感器的零偏噪聲模型具體包括：根據(jù)所述第一噪聲參數(shù)和所述第二噪聲參數(shù)，對(duì)所述慣性測(cè)量傳感器的加速度計(jì)的噪聲模型進(jìn)行優(yōu)化，得到加速度計(jì)的零偏噪聲模型；根據(jù)布朗運(yùn)動(dòng)的過程，對(duì)所述加速度計(jì)的零偏噪聲模型中的第一噪聲進(jìn)行建模，得到第一噪聲模型。

優(yōu)選的，所述第一噪聲模型的函數(shù)為：

其中為單位高斯白噪聲，將其離散化得到“隨機(jī)游走”模型：

b_d[k]＝b_d[k-1]+σ_badω[k]；

其中ω[k]～N(0,1),Δt為采樣時(shí)間。

優(yōu)選的，在步驟1中，對(duì)所述慣性測(cè)量傳感器進(jìn)行標(biāo)定的同時(shí)對(duì)UWB傳感器進(jìn)行標(biāo)定。