浅析MEMS九轴惯性测量传感器的简单原理

2019-03-28
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摘要 传统的MEMS惯性传感设备包括加速度传感器,陀螺仪,地磁传感器,以及气压传感器,它的成本非常低,体积极小,质量很轻,输出稳定且不易受到干扰,对外部环境条件的适应性极强,而且现在几乎随处都能买到。 MEMS 惯性测量 PNI GPS 加速度传感器

  传统的MEMS惯性传感设备包括加速度传感器陀螺仪,地磁传感器,以及气压传感器,它的成本非常低,体积极小,质量很轻,输出稳定且不易受到干扰,对外部环境条件的适应性极强,而且现在几乎随处都能买到。


美国PNI九轴运动传感器数据融合芯片SENtral

  目前,像这样的惯性测量单元组合起来的方式,早已被广泛应用在军事和航空领域,例如那个让我们耳熟能详的名词——惯性制导系统。在这个概念的基础上再上升一层,加上GPS模块的修正,那就快要进入导弹的原理范畴以及TMD和NMD防御体系了。

  当然,导弹惯导系统中采用的激光陀螺通常精度极高,价格昂贵而且体积也更大,不过这些并不是我们应该关心的事情。我们所关心的是,来自加速度传感器,陀螺仪以及地磁场的X、Y、Z三个轴向的传感器数据值,也就是很多人常说的九轴传感器的概念。

  当然,单纯讲这九个数值,直接拿过来应用到如无人机、VR设备等具体设备中时,并没有实际的价值。因为还要经过一系列算法进行融合,相互填补空白数据和测量数据误差,进而得到一个流畅连续的三轴方位角度输出数据。

  在这一运算过程当中,如果没有地磁场数据的支持,那么得到的角度值是没有参考位置的,也就是相对于系统启动时刻的角度信息;如果有地磁场数据作为参考,那么就可以得到绝对的世界坐标系角度,然而这一数据往往会受到其它人为强磁场的干扰,包括一些金属制品和大型演出桁架的干扰。

  那么能否基于这些数据,得到关键点在空间的位移信息呢?答案是肯定的,事实上从数学上来说,对加速度值进行积分的结果就是速度,而再次进行积分的结果就是位移了。另外,其它两个传感器的数据,同样可以参与到融合算法当中并补充测量空白。

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