[发明专利]基于相互补偿的多陀螺仪系统

说明书

一种虚拟陀螺仪模块，该模块包括陀螺矩阵(1)、数据获取模块(2)和算法补偿模块(3)，数据获取模块(2)用于高速采集陀螺矩阵的数据输出，并传输给算法补偿模块(3)，算法补偿模块用于接收数据获取模块高速采集的陀螺矩阵数据，算法补偿模块(3)对从数据获取模块接收的陀螺矩阵数据进行随机误差补偿和最优估计，输出虚拟陀螺仪数据，送入后级姿态角算法系统。

技术领域

本发明涉及一种传感系统，特别是陀螺仪传感系统。

背景技术

在精准农业领域，陀螺仪常常应用在包括自动收割机和自动农药喷洒机等在内的机具定位和导航系统中；在智能家居领域，陀螺仪的应用主要包括智能扫地机器和服务机器人等；在智能工业与智能物流领域，陀螺仪主要应用在航姿参考系统，及无人机惯性导航中，包括无人机航姿参考系统、航拍稳定系统和无人机快递系统；在车联网领域，陀螺仪常用在车辆及货运智能管理系统中，例如可对车辆位置、行车轨迹进行监测，也可以对车辆姿态进行管理和求救；在智能医疗领域，陀螺仪的常见应用包括聋哑人手势识别系统和仿生义肢等。

微机械陀螺即MEMS陀螺，也称为硅微陀螺，它的制作是通过采用半导体生产中成熟的沉积、蚀刻和掺杂等工艺，将机械装置和电子线路集成在微小的硅芯片上完成的，最终形成的是一种集成电路芯片大小的微型陀螺仪。MEMS陀螺的最大的短板或者致命的缺点就是存在较大的误差，这就导致最终输出的姿态角度误差(主要是YAW角)比较大，稳定性差，不能满足某些高要求的场景的需求。现有技术计算姿态角度，主要有两种方式，一是利用陀螺积分计算姿态角度，这种方法简单，计算量小，但是对误差的补偿有限，适用于对精度、稳定性要求不高的场景。另外一种是利用数据融合计算姿态角度，这种方法需要加入额外的传感器，比如加速度计或磁力计，增加成本，计算量比较复杂，但对陀螺仪的误差有一定的补偿作用，能保证一定的精度，适用于对精度中等要求的场景。但上述两种方法，都不能满足需要高精度和高稳定度的应用场景的需求。

发明内容

本发明提出了一种基于多陀螺的相互补偿方法，极大补偿MEMS陀螺仪的不确定性误差，提高姿态角度YAW角的输出稳定度和准确度。由于陀螺的误差的随机性是客观存在，而且是不可能完全消除的。本发明提出了一种可以有效消除误差随机性的方法，并能提高姿态角的输出稳定度和准确度。

在概率论和统计学中，数学期望(mean)(或均值，亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。本发明提出使用多个陀螺的数学期望来作为最终进入算法进行数据融合的陀螺仪数据。另外，在姿态角算法系统中，通过对虚拟陀螺仪、加速度计和磁力计的各路采集数据分别进行预处理后送入姿态角解算和数据融合处理模块，也可以提高姿态输出姿态角(YAW)角的精度。因此，通过冗余测量和最优估计得到的输出角速率可以较任何单一元件的性能更稳定。

本发明提供一种虚拟陀螺仪模块。该模块包括陀螺矩阵(1)、数据获取模块(2)和算法补偿模块(3)。其中陀螺矩阵(1)由N个陀螺仪构成(N为大于等于2的整数)，N个陀螺仪可以是不同类型，不同厂家的陀螺仪，也可以是同一类型，同一厂家的陀螺仪。数据获取模块(2)，用于高速采集N个陀螺仪的数据输出，并传输给后面的算法补偿模块(3)。算法补偿模块用于接收数据获取模块高速采集的N路陀螺仪数据，经过随机误差补偿和最优估计输出虚拟陀螺仪数据。输出的虚拟陀螺仪数据提供给后级的姿态角算法系统。其中，算法补偿模块包括随机误差模型模块(4)和最优估计模块(5)。算法补偿模块中的随机误差模型模块，用于接收数据获取模块高速采集的N路陀螺仪数据，对接收的N路陀螺仪数据进行平滑滤波和数据处理，数据经过随机误差模型模块的平滑滤波处理后，送入最优估计模块，最优估计模块对平滑滤波后的数据采用数学期望的方法，对数据加权平均获得最终的最优估计输出，作为虚拟陀螺仪输出。