Tự hiệu chuẩn cảm biến và nâng cao độ chính xác của hệ thống dẫn đường cho các đối tượng chuyển động trên mặt đất

- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRIỆU VIỆT PHƯƠNG TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN VÀ NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA HỆ THỐNG DẪN ĐƯỜNG CHO CÁC ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG TRÊN MẶT ĐẤT Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa Mã số TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội – 2017 Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Thị Lan Hương PGS.TS Trịnh Quang Thông Phản biện 1: GS.TS Lê Hùng Lân Phản biện 2: PGS.TS Đào Mộng Lâm Phản biện 3: PGS.TS Nguyễn Quang Hùng Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi 14 giờ 00, ngày 19 tháng 04 năm 2017 Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1.
- Các đối tượng chuyển động mặt đất chủ yếu di chuyển trên các địa hình bằng phẳng, ít có sự thay đổi bất thường về độ cao, với đặc thù số lượng phương tiện lớn, khoảng cách giữa các đối tượng khi di chuyển nhỏ, yêu cầu về thông tin cung cấp phải liên tục, độ chính xác xác định vị trí cao.
- Đối với hệ INS, độ chính xác của cảm biến có vai trò quyết định, ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác xác định vị trí của đối tượng chuyển động.
- Các nghiên cứu liên quan đến độ chính xác cảm biến trong hệ INS chủ yếu tập trung xử lý sai số đơn lẻ cho từng cảm biến, các phương pháp đã đưa ra chưa phù hợp với đặc thù của các đối tượng chuyển động mặt đất như: di chuyển liên tục, yêu cầu thao tác lắp đặt, vận hành đơn giản, dễ dàng, thường xuyên phải hiệu chuẩn lại.
- Tuy nhiên số lượng nghiên cứu còn ít, chủ yếu tập trung theo hướng tiếp cận lý thuyết, nghiên cứu các cấu trúc, giải pháp kết hợp thông tin giữa INS và GNSS (chủ yếu là GPS) mà chưa tập trung vào nâng cao độ chính xác của từng hệ thống, đặc biệt là hệ INS, chưa đưa ra được phương pháp đánh giá, xử lý sai số phù hợp với đặc tính của cảm biến và ứng dụng thực tiễn.
- Mục đích nghiên cứu Nâng cao độ chính xác xác định vị trí của hệ dẫn đường quán tính sử dụng các cảm biến MEMS thương mại giá rẻ.
- Phương pháp, quy trình tự hiệu chuẩn các cảm biến phù hợp với mục đích và đối tượng áp dụng của nghiên cứu thông qua việc phân tích đánh giá kết quả đo của khối đo quán tính (Inertial Measurement Unit - IMU.
- Phương pháp kết hợp kết quả đo của cảm biến gia tốc, cảm biến vận tốc góc, cảm biến từ trường, nâng cao độ chính xác xác định góc định hướng, từ đó cải thiện độ chính xác xác định vị trí của hệ INS.
- Hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS phục vụ dẫn đường các đối tượng chuyển động trên mặt đất trên cơ sở hệ INS đã được cải thiện độ chính xác thông qua tự hiệu chuẩn các cảm biến trong khối IMU và xác định chính xác góc định hướng.
- Ý nghĩa khoa học Luận án đã đưa ra được phương pháp mới xác định các giá trị sai số hệ thống của cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc, phù hợp với điều kiện thực tế sử dụng trong nước.
- Xây dựng được thuật toán kết hợp thông tin từ nhiều cảm biến, cải thiện độ chính xác xác định góc định hướng, vận tốc, vị trí của đối tượng chuyển động, tiếp cận và từng bước làm chủ công nghệ cao của thế giới.
- Dựa trên phương pháp tự hiệu chuẩn, đề xuất phương pháp mới xác định các giá trị sai số hệ thống của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc trong hệ dẫn đường quán tính.
- Xây dựng quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường, cảm biến vận tốc góc.
- Đề xuất phương pháp xác định các góc định hướng của vật thể trong không gian sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình tự hồi quy (Auto-Regressive Model – AR).
- Bố cục của luận án Luận án gồm phần mở đầu, 4 chương nội dung, kết luận và kiến nghị: Chương 1: Tổng quan về hệ thống dẫn đường quán tính Chương 2: Xây dựng phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến trong hệ INS Chương 3: Xây dựng hệ dẫn đường quán tính Chương 4: Xây dựng hệ dẫn đường kết hợp INS/GPS Kết luận và kiến nghị CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Chương này trình bày tổng quan, cơ sở vật lý, toán học xác định vị trí vật thể chuyển động trong hệ INS, tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước.
- Phân tích, tổng hợp các nhận định về ưu nhược điểm của các phương pháp cải thiện độ chính xác xác định vị trí hệ INS, phương pháp xây dựng hệ kết hợp INS/GPS.
- 1.1 Các phương pháp nâng cao độ chính xác hệ INS Trong nghiên cứu này, hệ dẫn đường kết hợp được xây dựng dựa trên việc kết hợp hệ INS (theo cấu trúc strapdown) với hệ thống xác định góc định hướng dựa trên gia tốc trọng trường và từ trường Trái đất.
- INS với hệ thống xác định góc hướng dựa trên gia tốc trọng trường và từ trường Trái đất Một trong các phương pháp thường được áp dụng là kết hợp tích phân kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến gia tốc để xác định chính xác giá trị góc nghiêng và góc ngẩng, kết hợp tích phân kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến từ trường để xác định chính xác giá trị góc hướng.
- Thuật toán được sử dụng để kết hợp kết quả đo của cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường để 4 xác định chính xác sự định hướng của vật thể trong không gian cũng rất đa dạng.
- Trong nghiên cứu này, thuận toán sử dụng để kết hợp thông tin các cảm biến là bộ lọc Kalman mở rộng.
- CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG PHƯƠNG PHÁP TỰ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN TRONG HỆ INS Trên cơ sở phương pháp tự hiệu chuẩn, tác giả đề xuất phương pháp mới xác định giá trị sai số hệ thống của các cảm biến và đưa ra quy trình tự hiệu chuẩn đồng thời cảm biến: gia tốc, từ trường, vận tốc góc.
- Hiệu chuẩn cảm biến gia tốc Cảm biến gia tốc sử dụng trong hệ INS là cảm biến 3 chiều.
- Thông tin đo được từ cảm biến này bao gồm gia tốc trọng trường và gia tốc chuyển động.
- Trong trường hợp cảm biến đứng yên, thông tin đo được của cảm biến chính là giá trị gia tốc trọng trường tại vị trí đặt, dùng giá trị này làm chuẩn để hiệu chuẩn cảm biến gia tốc trong hệ INS.
- Ưu điểm của phương pháp này là đơn giản, có thể thực hiện hoàn toàn tự động, không cần sử dụng thêm các phương tiện đo, chuẩn tham chiếu bên ngoài, mà vẫn đảm bảo độ chính xác, tin cậy của cảm biến.
- Xét trong trường hợp cảm biến gia tốc tồn tại sai số tỷ lệ và sai số bias, khi đó.
- G G W R R R G V W R R R G V G Mục tiêu của quá trình tự hiệu chuẩn là ước lượng các thông số của ma trận sai số tỷ lệ Wacc và vector sai số bias Vacc từ chính kết quả đo của cảm biến ở trạng thái đứng yên, sao cho kết quả đo sau hiệu chuẩn thỏa mãn phương trình sau.
- W G V W G V G (2.1) Có nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để ước lượng các thông số của ma trận sai số tỷ lệ tổng hợp AccW và vector sai số bias AccV.
- Các tham số sai số 5 được ước lượng một cách lần lượt.
- Xác định vector sai số bias Từ phương trình (2.1), đặt.
- G V A G V G (2.2) Vì tác động của sai số bias có tính chất cộng tính và sai số tỷ lệ có tính chất nhân tính.
- Nên để xác định thành phần sai số bias, có thể giả thiết kết quả đo của cảm biến không tồn tại sai số tỷ lệ, hay ma trận ==Acc AccW I A I.
- G V G V G G G G V V V G (2.3) Phương trình (2.3) chỉ đúng khi vector sai số bias được xác định chính xác.
- Từ đó suy ra, phương trình sai số của cảm biến sau hiệu chuẩn được xác định như sau.
- r G G G V V V G (2.4) Sai số của phép đo thứ i sau hiệu chuẩn được xác định như sau.
- (2.5) Thực hiện M phép đo khác nhau (M ≥ 4, do phương trình (2.5) có 4 tham số cần tìm), thu được hệ phương trình sai số như sau: Accbiasr Y X (2.6) Trong đó: 2 2 2xz2 2 2xz2 2 2xz M.
- XGTổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn được xác định như sau.
- Xác định ma trận sai số tỷ lệ Sau khi xác định được sai số bias của cảm biến, đặt: Accpx xAcc Accpv p py yAccpz zGVGVGV.
- ,,Acc Acc Accx y zVVVlà sai số bias đã xác định Khi đó, phương trình (2.3) trở thành: 2||T Accpv pv rG A G G (2.9) Phương trình (2.9) chỉ đúng khi các thông số của ma trận sai số tỷ lệ được xác định chính xác.
- Từ đó suy ra, phương trình sai số của cảm biến sau hiệu chuẩn được xác định như sau: 2||Acc T AccScale r pv pvr G G A G (2.10) Sai số của phép đo thứ i sau hiệu chuẩn được xác định như sau: 2222[i.
- Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn được xác định như sau.
- Hiệu chuẩn cảm biến từ trường Tương tự giá trị gia tốc trọng trường, giá trị từ trường Trái Đất tại một vị trí cũng là không đổi, được sử dụng giá trị làm chuẩn để hiệu chuẩn cảm biến từ trường trong hệ INS.
- Do mô hình sai số của cảm biến từ trường và mô hình sai số của cảm biến gia tốc là tương tự nhau, vì vậy hoàn toàn có thể áp dụng phương pháp tự hiệu chuẩn của cảm biến gia tốc (đã trình bày tại mục 2.1) cho cảm biến từ trường.
- Hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc Xác định sai số bias: Đặt cảm biến cố định, tiến hành thu thập kết quả đo, sau đó lấy giá trị trung bình cộng để loại trừ nhiễu sẽ thu được giá trị sai số bias của cảm biến vận tốc góc.
- Xác định sai số tỷ lệ: Giá trị sai số tỷ lệ của cảm biến vận tốc góc được xác định lần lượt qua các bước sau: 8  Đặt IMU ở trạng thái đứng yên, tính toán các góc định hướng của IMU từ kết quả đo của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường.
- Đặt IMU ở trạng thái đứng yên, tính toán các góc định hướng mới của IMU từ kết quả đo của cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường.
- Tích phân kết quả đo thu được từ cảm biến vận tốc góc, so sánh với hiệu giữa góc định hướng lúc sau và lúc trước để xác định giá trị sai số tỷ lệ.
- IMU 3DM-GX3-35 bao gồm các cảm biến MEMS ba chiều: cảm biến gia tốc, cảm biến vận tốc góc, cảm biến từ trường.
- Cảm biến gia tốc Tác giả tiến hành các thử nghiệm đánh giá so sánh với gia tốc trọng trường tại địa điểm thử nghiệm xác định từ mô hình gia tốc trọng trường, giá trị gia tốc chuẩn tạo bởi chuẩn rung động tại Viện Đo lường Việt Nam.
- Tác giả cũng tiến hành so sánh kết quả phương pháp đề xuất với phương pháp hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số được trình bày trong tài liệu [51] (Mark Pedley (2013) Application Note: High Precision Calibration Of a Three Axis Accelerometer).
- Sau khi hiệu chuẩn, tiến hành xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tỷ số En giữa các lần đo sau với lần đo đầu tiên.
- Bảng 2.1 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến gia tốc sau hiệu chuẩn Lần đo Giá trị trung bình (g) Độ lệch chuẩn (g) Tỷ số En Từ bảng 2.1, dễ dàng nhận thấy |En| giữa các lần đo tiếp theo với lần đo đầu tiên đều nhỏ hơn 1, như vậy, kết quả đo các lần sau chụm với lần đo đầu tiên, hay nói cách khác, kết quả đo giữa các lần đo là chụm với nhau.
- Bảng 2.2 Tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn của cảm biến gia tốc Lần đo Tổng bình phương sai số trước hiệu chuẩn (g2) Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn (g Từ kết quả trong bảng 2.2, cho thấy tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn đã giảm rất nhiều lần so với trước hiệu chuẩn.
- Rõ ràng, dù với các bộ số liệu thu thập khác nhau, tại các thời điểm khác nhau, thì vector sai số bias và ma trận sai số tỷ lệ đã xác định theo phương pháp đề xuất vẫn làm cho kết quả sau hiệu chuẩn chụm lại với nhau, chụm lại với giá trị trung bình và tiến gần đến giá trị gia tốc trọng trường xác định được từ mô hình gia tốc trọng trường Trái đất tại địa điểm thử nghiệm.
- Kết quả sai số của cảm biến gia tốc trước và sau hiệu chuẩn xác định dựa trên hệ thống chuẩn rung (Vibration Transducer Calibration System Type 3629 do hãng B&K sản xuất) tại Viện Đo lường Việt Nam được thể hiện trong bảng 2.3, kết quả cho thấy sai số đã giảm đáng kể.
- Bảng 2.3 Sai số cảm biến gia tốc trước và sau hiệu chuẩn Điểm đo (g) Sai số trước hiệu chuẩn.
- Sai số sau hiệu chuẩn.
- Phương pháp đề xuất chỉ phải tính trị riêng của ma trận 4×4, trong khi phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số phải tính trị riêng của ma trận 7×7.
- Phương pháp đề xuất cũng chỉ cần thu thập kết quả đo của cảm biến gia tốc tại tối thiểu 6 sự định hướng khác nhau, trong khi phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số cần thu thập kết quả đo tại tối thiểu 7 sự định hướng khác nhau.
- Bảng 2.4 Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp đề xuất và phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số Lần đo Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp đề xuất (g2) Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số (g .
- Cảm biến từ trường Để đánh giá và kiểm nghiệm phương pháp đề xuất, tác giả tiến hành các thử nghiệm đánh giá so sánh kết quả đo sau hiệu chuẩn với giá trị đo sử dụng thiết bị đo từ trường có độ chính xác cao của Liên đoàn Vật lý Địa chất.
- Tác giả cũng tiến hành so sánh kết quả phương pháp đề xuất với phương pháp hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số được trình bày trong tài liệu [52] (Mark Pedley, Michael Stanley (2014) Magnetic Calibration.
- Bảng 2.5 Kết quả đánh giá tỷ số En cảm biến từ trường sau hiệu chuẩn Lần đo Giá trị trung bình (gauss) Độ lệch chuẩn (gauss) Tỷ số En Từ kết quả trên bảng 2.5, dễ dàng nhận thấy |En| giữa các lần đo tiếp theo với lần đo đầu tiên đều nhỏ hơn 1, độ lệch chuẩn giữa các lần đo nhỏ và rất gần nhau.
- Lấy giá trị từ trường Trái đất trung bình tại địa điểm thử nghiệm làm chuẩn, xác định được tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn như trong bảng 2.6.
- Bảng 2.6 Tổng bình phương sai số trước và sau hiệu chuẩn của cảm biến từ trường Lần đo Tổng bình phương sai số trước hiệu chuẩn (gauss2) Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn (gauss Dựa vào kết quả trong bảng 2.6, rõ ràng sai số sau hiệu chuẩn đã giảm rất nhiều lần so với trước hiệu chuẩn.
- Rõ ràng, dù với các bộ số liệu thu thập khác nhau, tại các thời điểm khác nhau, thì vector sai số bias và ma trận sai số tỷ lệ đã xác định được theo phương pháp đề xuất vẫn làm cho kết quả sau hiệu chuẩn chụm lại với nhau, chụm lại với giá trị trung bình và tiến gần đến giá trị từ trường Trái đất trung bình tại điểm thử nghiệm.
- 11 Phương pháp tự hiệu chuẩn đề xuất cũng được thử nghiệm, so sánh với phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số được trình bày trong [52].
- Kết quả tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp đề xuất và phương pháp xác định đồng thời 7 tham số được thể hiện trong bảng 2.7: Bảng 2.7 Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp đề xuất và phương pháp xác định đồng thời 7 tham số Lần đo Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp đề xuất (gauss2) Tổng bình phương sai số sau hiệu chuẩn của phương pháp xác định đồng thời 7 tham số (gauss Kết quả thể hiện trên bảng 2.7, cho thấy rõ phương pháp đề xuất có độ chính xác cao hơn, trong khi thủ tục tính toán là đơn giản hơn so với phương pháp tự hiệu chuẩn xác định đồng thời 7 tham số.
- Cảm biến vận tốc góc Phương pháp tự hiệu chuẩn cảm biến vận tốc góc được thử nghiệm và đánh giá trên hệ thống bàn xoay Tamagawa, trong đó hệ thống bàn xoay Tamagawa được sử dụng để tạo góc quay chuẩn cho cảm biến.
- Bảng 2.8 Độ chính xác trung bình trong xác định sai số tỷ lệ của các trục cảm biến Trục X Y Z Độ chính xác trung bình.
- Do phương pháp xác định sai số tỷ lệ được đề xuất được thực hiện dựa trên so sánh góc quay xác định được từ cảm biến vận tốc góc với góc quay xác định từ cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường, nên độ chính xác trong xác định sai số tỷ lệ sẽ phụ thuộc vào độ chính xác xác định góc quay từ cảm biến gia tốc và cảm biến từ trường.
- Tuy nhiên với các kết quả thể hiện trong các bảng 2.8, có thể khẳng định phương pháp xác định sai số tỷ lệ của cảm biến vận tốc được đề xuất là chính xác và có khả năng ứng dụng trong thực tế.
- Kết luận chương 2 Kết quả đạt được trong chương 2 đã giải quyết được bài toán đầu tiên cho mục tiêu nâng cao độ chính xác xác định vị trí của hệ dẫn đường quán tính sử dụng cảm biến MEMS thương mại giá rẻ, đó là tự hiệu chuẩn nâng cao độ chính xác của các cảm biến sử dụng trong hệ INS.
- Một phần kết quả phương pháp và quy trình tự hiệu chuẩn các cảm biến mới (cảm biến gia tốc) do tác giả đề xuất cũng đã được trình bày trong công trình công bố [4].
- Các kết quả đạt được trong chương 2 chính là tiền đề để xây dựng, nâng cao độ chính xác và tin cậy trong xác định vị trí của hệ INS.
- CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ DẪN ĐƯỜNG QUÁN TÍNH Chương này sẽ tập trung xây dựng, đề xuất phối hợp các thuật toán nhằm nâng cao độ chính xác và tin cậy trong xác định vị trí của hệ INS.
- Xác định ma trận chuyển vector từ b-frame sang e-frame Từ hệ phương trình (3.1), có thể nhận thấy, để xác định được vận tốc, vị trí của vật thể trong hệ e-frame, trước tiên phải xác định được ma trận .
- Ma trận này được xác định qua 2 bước: xác định ma trận .
- xác định ma trận 3.1.1.
- Xác định ma trận chuyển vector từ n-frame sang e-frame Ma trận chuyển vector từ hệ n-frame sang e-frame được xác định theo công thức sau: (3.2) Trong đó: φ: Kinh độ của vật thể.
- Xác định ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang n-frame Để xác định được ma trận chuyển vector từ hệ b-frame sang n-frame cần phải xác định được sự định hướng của vật thể trong không gian.
- Dù đã được hiệu chuẩn, kết quả đo của các cảm biến vẫn tồn tại sai số, các sai số này tích lũy theo thời gian làm giảm độ chính xác của hệ AHRS.
- Vì vậy, cần thiết phải áp dụng các kỹ thuật bù trừ sai số khác nhau.
- Một trong các phương pháp thường được áp dụng là kết hợp tích phân kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến gia tốc để xác định chính xác giá trị góc nghiêng và góc ngẩng, kết hợp tích phân kết quả đo từ cảm biến vận tốc góc với kết quả đo từ cảm biến từ trường để xác định chính xác giá trị góc hướng.
- Thuật toán được sử dụng để kết hợp kết quả đo của cảm biến vận tốc góc, cảm biến gia tốc, cảm biến từ trường để ebCenCnbCsin.
- C 13 xác định chính xác sự định hướng của vật thể trong không gian cũng rất đa dạng: Complementary Filter.
- Trong nghiên cứu này, thuật toán được áp dụng là bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên sử dụng mô hình tự hồi quy AR.
- Bộ lọc dựa trên biến đổi Wavelet được tác giả sử dụng sử dụng để loại bỏ các sai số ngẫu nhiên tần số cao.
- Phương trình mô tả các sai số ngẫu nhiên theo mô hình tự hồi quy bậc p của một tín hiệu ngẫu nhiên trong miền gián đoạn có dạng như sau: (3.3) Trong đó.
- Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp Burg’s Method để xác định các tham số của mô hình AR.
- Bậc của mô hình được xác định bằng cách khảo sát giá trị tổng bình phương sai lệch giữa mô hình ước lượng được và tín hiệu thực tế.
- Đề xuất xây dựng hệ AHRS sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình AR Phương trình trạng thái của bộ lọc Kalman như sau: (3.4) Trong đó: Phương trình quan sát của bộ lọc Kalman được xây dựng dựa trên mối quan hệ giữa vector gia tốc trọng trường, vector từ trường Trái Đất trong hệ 11...t t p t p tX c a X a XtX12.
- 14 n-frame với vector gia tốc, vector từ trường xác định được từ cảm biến trong hệ b-frame như sau: bnbnkbnffCvmm (3.5) Trong đó:bf: vector gia tốc xác định được từ cảm biến gia tốc gắn trên vật thể.
- vector từ trường Trái đất xác định được từ cảm biến từ trường gắn trên vật thể;nf: vector gia tốc trọng trường trong hệ n-frame.
- Thử nghiệm xác định hướng của hệ INS Hệ AHRS xây dựng trong nội dung nghiên cứu được thử nghiệm và đánh giá trên dựa hệ thống bàn xoay Tamagawa.
- Đánh giá hệ AHRS đã đề xuất dựa trên so sánh góc quay với góc quay xác định được bởi hệ AHRS sử dụng Kalman kết hợp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1.
- Sai số trung bình khi đứng yên và chuyển động của hệ AHRS theo phương pháp đề xuất và phương pháp mô hình hóa sai số ngẫu nhiên bằng mô hình Gauss-Markov bậc 1 được thể hiện trong các bảng .
- Bảng 3.1 Sai số trung bình góc nghiêng của hệ AHRS Phương pháp đề xuất Phương pháp Gauss-Markov bậc 1 Cải thiện.
- Sai số trung bình khi đứng yên (o Sai số trung bình khi chuyển động (o Bảng 3.2 Sai số trung bình góc ngẩng của hệ AHRS Phương pháp đề xuất Phương pháp Gauss-Markov bậc 1 Cải thiện.
- Sai số trung bình khi đứng yên (o Sai số trung bình khi chuyển động (o bmnmbnC

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt