用于提供惯性传感器部署环境的自动检测的系统和方法
【专利说明】用于提供惯性传感器部署环境的自动检测的系统和方法
【背景技术】
[0001] 为了确保适当的操作，典型的陀螺平台指北设备需要与水平参考平面的初始对 准，通常被称为调平。当在位于地面上或以其他方式安装到稳定平台的设备上执行调平时， 对陀螺平台指北设备执行该对准是最直接的。然而，经常有必要在不太理想的条件下(诸 如当设备位于空中飞行器上或海上船舶上时）执行调平。为了适应在该条件下的陀螺平台 指北设备的调平，已经开发了不同的调平算法。例如，陀螺平台指北设备可以包含用于在 设备位于地面上时使用的第一调平算法、用于在设备位于空中飞行器上时使用的第二调平 算法、以及用于在设备位于海上船舶上时使用的第三调平算法。问题是本领域中的陀螺平 台指北设备目前必须在发起其对准过程之前手动配置要使用哪个调平算法。也就是说，必 须告知该设备它正被部署在何种类型的环境中，使得它可以使用适当的调平算法来执行对 准过程。如果选择了不正确的环境和算法，则使用没有针对当前环境优化的调平算法可能 使得设备花费较长的时间量来对准，并且最终使陀螺平台指北设备被用于的系统的部署延 迟。
[0002] 出于上述原因和出于通过阅读和理解说明书对本领域技术人员将变得显而易见 的下述其他原因，在本领域中存在对于用于提供惯性传感器部署环境的自动检测的替代系 统和方法的需要。
【发明内容】
[0003] 本发明的实施例提供了用于提供惯性传感器部署环境的自动检测的方法和系统， 并且将通过阅读和研究以下说明书来理解。
[0004] 提供了用于提供对惯性传感器部署环境的自动检测的方法和系统。在一个实施例 中，一种用于具有输出角速率测量结果序列的惯性测量单元的设备的环境检测系统，包括： 算法选择器；以及多个环境检测路径，每一个都接收角速率测量结果序列，并且每一个都使 用针对特定操作环境优化的环境模型来生成角振荡预测结果，其中针对不同操作环境优化 针对多个环境检测路径中的每一个的环境模型；其中，多个环境检测路径中的每一个输出 加权因子，该加权因子是在给定角速率测量结果序列的情况下环境检测路径的环境模型是 当前操作环境的真实模型的概率的函数；并且其中，算法选择器基于来自环境检测路径中 的每一个的加权因子的函数来生成输出。
【附图说明】
[0005] 当根据优选实施例的描述及下面的附图考虑时，本发明的实施例可以被更容易地 理解，并且其另外的优点和用途更加容易地显而易见，在附图中： 图1是图示本公开的一个实施例的针对惯性设备的环境检测系统的图； 图2是图示本公开的一个实施例的针对环境检测系统的环境模型的图； 图3是图示本公开的一个实施例的基于环境检测系统的操作环境的检测的图表；以及 图4是图示本公开的一个实施例的方法的流程图。
[0006] 根据一般实践，各种描述的特征没有按比例绘制，而是被绘制为突出与本发明相 关的特征。遍及附图和文本，附图标记表示类似的元件。
【具体实施方式】
[0007] 在以下的详细描述中，参考形成详细描述的一部分的附图，并且其中通过可以实 践本发明的特定说明性实施例的方式被示出。这些实施例被足够详细地描述以使本领域技 术人员能够实践本发明，并且应当理解，可以利用其他实施例，并且可以在不背离本发明的 范围的情况下进行逻辑、机械和电气的改变。因此，不以限制的意义考虑以下的详细描述。
[0008] 本公开的实施例使得陀螺平台指北设备或其他惯性感测设备能够针对自身确定 其已经被部署在其中的环境，使得它可以从其存储器中自己选择针对该被检测的环境优化 的适当调平算法。本公开的实施例利用关于通常在不同环境条件下经历的惯性干扰的性质 的凭经验获得的知识。更具体地，本公开的实施例实现多个同时运行的模型，这些模型每一 个都模拟与不同环境条件相关联的振荡。例如，在一个实施例中，环境检测系统实现由三 个不同环境模型构成的集合。在该示例中，第一模型模拟预期针对相当高的海面状况的振 荡，第二模型模拟预期针对空中飞行器的振荡，并且第三模型模拟预期针对地面上部署的 振荡。该模拟的振荡可以与俯仰或滚转姿态振荡相关联。每一个环境模型在其自己的独特 传播算子估计器算法(其可以例如使用卡尔曼滤波器算法或其某个变体来实现）内被实现， 该传播算子估计器算法使用环境模型之一针对特定环境被优化。惯性速率测量结果(例如， 在50Hz频率取得的滚转速率测量结果）是从陀螺平台指北设备的测量速率输出捕获的，并 且作为测量数据被提供给传播算子估计器。每个传播算子估计器使用其特定环境模型来预 测其从测量速率输出预期的惯性速率测量结果。传播算子估计器将其预测的测量状态与实 际惯性速率测量结果作比较，并且根据二者之间的任何未预期的误差，传播算子估计器计 算速率残差。传播算子估计器向前传播从其当前预测结果计算的更新的预测测量状态的集 合和测量数据。通过分析通过加权概率算法从每个传播算子估计器产生的角速率估计，来 自传播算子估计器之一的结果正确的概率将朝着相对高的概率值收敛。来自其他传播算子 估计器的结果正确的概率将收敛到低(或零）概率。高概率结果指示：由该传播算子估计器 正在使用的环境模型最好地模拟陀螺平台指北设备的当前操作环境。例如，如果陀螺平台 指北单元被部署在海上，则实现该"海上"优化环境模型的传播算子估计器应当产生如下结 果：该结果指示该"海上"模型是当前操作环境的"真实模型"的高概率。这是因为使用"海 上"模型的传播算子估计器应当产生比其他传播算子估计器对预期"海上"振荡的更准确的 预测结果。同样，如果陀螺平台指北单元被部署在飞行中的飞机上，则实现"空中"优化环 境模型的传播算子估计器应当产生速率残差，该速率残差指示"空中"模型正产生比其他传 播算子估计器更准确的预期振荡的预测结果的高概率。一旦做出关于哪个环境模型是真实 模型（意味着它最好地模拟当前实际环境振荡）的确定，则陀螺平台指北设备就可以执行针 对该环境优化的调平算法。虽然讨论陀螺平台指北设备的实施例在本公开中被主要讨论， 但是应当注意，本公开的实施例不限于仅陀螺平台指北设备。其他实施例明确地包括其他 惯性感测设备，例如但不限于，姿态和航向基准系统（AHRS)或其他基于惯性的导航系统。
[0009] 图1是图示针对惯性感测设备100的本公开的一个实施例的环境检测系统101处 的框图。环境检测系统101包括多个环境检测路径105 (各自通过105-U105-2和105-3 示出)，系统101被配置用于检测的每个可能的环境一个路径105。环境检测路径105中的 每一个包括耦合到加权因子计算器120的传播算子估计器110。
[0010] 在图1中所示的具体实施例中，环境检测路径105-1包括第一传播算子估计器 110,第一传播算子估计器110实现被优化用于模拟海上姿态振荡的第一环境模型。环境检 测路径105-2包括第二传播算子估计器110,第二传播算子估计器110实现被优化用于模拟 预期空中姿态振荡的第二环境模型。环境检测路径105-3包括第三传播算子估计器110,第 三传播算子估计器110实现被优化用于模拟预期地面上姿态振荡的第三环境模型。在又其 他实施例中，环境检测系统101可以被实现为仅具有两个这样的环境检测路径或者多于图 1中示出的三个。
[0011] 如上所述，在替代实施例中，传播算子估计器110中的每一个可以使用卡尔曼滤 波器算法(或其变体）来实现，卡尔曼滤波器算法(或其变体）使用环境模型针对特定环境被 优化。传播算子估计器110实现状态预测器和状态更新算法。也就是说，使用针对分配给 具体环境检测路径105的环境被优化的具体环境模型，传播算子估计器算法110基于从惯 性测量单元102的测量速率输出获得的角速率测量值的当前序列 Zl、z2、……、zk和状态的 现有值来预测针对未来状态集合的值。然后，每个传播算子估计器算法110更新其自己的 滤波器状态，并且将其预测结果与实际惯性速率测量结果作比较。该比较考虑可能由于环 境条件中的噪声、设备容限和变化而导致的、测量数据中通常能够预期的任何误差。测量结 果和预测结果之间的差表示称为残差的偏差。如果残差小，则传播算子估计器110可以尝 试通过将残差(或其至少一些部