量单元中的MEMS 陀螺仪与第一惯性测量单元中的MEMS陀螺仪之间的轴向比例误差。与MEMS加速度计相关 的状态量&中各项分别表示：[/Λ/Λ/；5]为第二惯性测量单元中的MEMS加速度计估计的 投影在第一惯性测量单元中的MEMS加速度计坐标系中的三轴加速度计数据， 为第二惯性测量单元中的MEMS加速度计与第一惯性测量单元中的MEMS加速度计之间的零 偏误差，[9ax，0ay，0az]为第二惯性测量单元中的MEMS加速度计与第一惯性测量单元中的 MEMS加速度计之间的安装误差角；[Kax，Kay，Kaz]为第二惯性测量单元中的MEMS加速度计与 第一惯性测量单元中的MEMS加速度计之间的轴向比例误差。式（1)和（2)中下标k和k-1 分别代表时刻巩和tkpWi代表状态量Xi中状态量的白噪声项，W2代表状态量X2中各个状 态量的白噪声项，为低性能陀螵仪的输出，为低性 能加速度计的输出。
[0032] \k=f (1)
[0033]X2，k=f2(X2，kl)+W2，kl (2)
[0034]b、建立第二惯性测量单元误差参数在线标定方法的量测方程。其量程方程建立如 式⑶和式⑷所示，其中量测量选取为第一惯性测量单元的输出信I
分别表示：4 为第一惯性测量单元中MEMS陀螺仪的三轴输出，
]为第一惯性测量单元中MEMS加速度计的三轴输出。式（3)和（4)中下标 k代表时刻tk，Vi代表量测信息Zi的量测噪声，V2代表量测信息Z2中的量测噪声，Η廊Η2 为量测矩阵。
[0035] (3)
[0036]Z2ik=H2X2ik+V2ik (4)
[0037] c、利用建立的状态估计方程及量测方程，在线标定第二惯性测量单元与第一惯性 测量单元之间的各项误差参数。误差参数的估计过程采用的是扩展卡尔曼滤波算法（EKF) 原理，其估计过程如式（5)~式（9)所示。通过式（6)中估计的每一个时刻状态量 和1^即可在线标定出第二惯性测量单元与第一惯性测量单元之间的误差参数，这些误 差参数包括步骤a中的MEMS陀螺仪零偏误差[εχ，εy，εJ、安装误差角[Θgx，Θgy，ΘgJ 和轴向比例误差[Kgx，Kgy，KgJ，以及MEMS加速度计零偏误差fVr，VrL安装误差角 [9ax，9ay，9aJ和轴向比例误差[Kax，Kay，KaJ。式（5)-式（9)中上标符号代表一步预 测值，" + "代表估计值。式(6)中1和1(2代表滤波增益，计算式为式（7)。式（7)中和 0分别代表状态量&和乂 2的当前时刻一步预测状态协方差矩阵，其计算过程如式（8)所 示，而Ruk和R2ik则分别是观测量21和22的量测噪声方差阵。式（8)中的和錢丨 s分别是 通过将状态量XJPX2状态方程求解雅克比矩阵得到，Qlik :和Q2iki分别是状态量X:和X2 的状态噪声方差阵，前一时刻估计的协方差矩阵。两个状态量协方差矩阵的 估计值求解如式（9)所示，利用了协方差矩阵的一步预测值、滤波增益、量测矩阵以及量测 噪声阵，其中I为12X12维的单位矩阵。将式（5)~式（9)进行每一个时刻的迭代计算， 即可估计出第二惯性测量单元的误差参数。
[0038]
[0039]
[0040]
[0041]
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[0043]
[0044] d、基于第二惯性测量单元误差参数的在线标定，设计综合提升集成后惯性测量单 元整体性能的融合方法。首先对载体机动的角速率和加速度的变化幅值进行控制，使其保 持在第一惯性测量单元工作的窄量程范围内一段时间，此时利用步骤 c中的惯性测量单元 误差参数在线标定方法对第二惯性测量单元的误差参数进行估计，保存估计出来的误差参 数；参数在线标定结束后，再对此时的载体机动状态进行判断，当判断结果为集成后的惯性 测量单元工作在窄量程范围内时，导航解算使用第一惯性测量单元输出；而当判断结果为 集成后的惯性测量单元工作在宽量程范围内时，此时导航解算采用在线标定修正后的第二 惯性测量单元输出数据，第二惯性测量单元输出数据在线修正过程如式（10)所示，其中各 项的含义同步骤a和步骤c中的解释。因此，通过这种新型MEMS惯性传感器性能增强的阵 列余度配置方法，有效的提升了惯性测量单元的综合性能。
[0045]
[0046] 在本发明中，第一惯性测量单元和第二惯性测量单元内均设置有微机械加速度计 和陀螺仪。最后将所述第一惯性测量单元和所述第二惯性测量单元误差标定和补偿后的测 量数据进行融合处理。
[0047] 综上所述，本发明设计的一种传感器数据融合方法，将不同性能的惯性测量单元 在传感器的系统层进行余度配置，通过两个不同性能的惯性测量单元的性能进行互补，经 过整体的信息融合，实现系统层的整体性能提升，这样可以在几乎不增加系统硬件成本的 前提下，有效提高融合后的惯性测量单元的测量性能和测量范围。
[0048] 通过说明和附图，给出了【具体实施方式】的特定结构的典型实施例，基于本发明精 神，还可作其他的转换。尽管上述发明提出了现有的较佳实施例，然而，这些内容并不作为 局限。
[0049] 对于本领域的技术人员而言，阅读上述说明后，各种变化和修正无疑将显而易见。 因此，所附的权利要求书应看作是涵盖本发明的真实意图和范围的全部变化和修正。在权 利要求书范围内任何和所有等价的范围与内容，都应认为仍属本发明的意图和范围内。
【主权项】
1. 一种新型MEMS惯性传感器的阵列余度配置方法，其特征在于，包括： 提供第一惯性测量单元和第二惯性测量单元； 将所述第一惯性测量单元和所述第二惯性测量单元以阵列余度配置方式集成安装并 连接至微处理器； 对集成后的所述第一惯性测量单元进行误差的标定和补偿； 在所述第一惯性测量单元的测量范围内，以所述第一惯性测量单元输出数据为基准对 所述第二惯性测量单元误差进行标定和补偿； 将所述第二惯性测量单元与所述第一惯性测量单元输出的数据进行融合处理，以提高 所述MEMS惯性传感器的测量性能。2. 根据权利要求1所述的新型MEMS惯性传感器的阵列余度配置方法，其特征在于，所 述方法还包括： 利用转台对所述第一惯性测量单元进行误差的离线标定和补偿，并记录所述第一惯性 测量单兀的零偏、刻度因子和安装偏差角误差； 将所述第一惯性测量单元的零偏、刻度因子和安装偏差角误差存储至与所述微处理器 连接的存储单元中。3. 根据权利要求1所述的述新型MEMS惯性传感器性能增强的阵列余度配置方法，其特 征在于，所述方法还包括： 采用扩展卡尔曼滤波算法对所述第二惯性测量单元误差进行在线标定，并对所述第二 惯性测量单元进行误差修正，将误差补偿和修正后的所述第一惯性测量单元和所述第二惯 性测量单元的测量数据进行融合处理。4. 根据权利要求1所述的新型MEMS惯性传感器的阵列余度配置方法，其特征在于，所 述测量性能包括零偏稳定性、零偏重复性和测量可靠性。5. 根据权利要求1所述的新型MEMS惯性传感器的阵列余度配置方法，其特征在于，所 述第一惯性测量单元的测量范围低于所述第二惯性测量单元，所述第一惯性测量单元的测 量稳定性、测量重复性性能优于所述第二惯性测量单元。
【专利摘要】本发明涉及惯性导航领域，尤其涉及一种新型MEMS惯性传感器阵列余度配置方法。本发明设计的一种新型MEMS惯性传感器阵列余度配置设计方法，将不同型号的惯性测量单元在传感器的系统层进行余度配置，通过两个不同型号的惯性测量单元的性能进行互补，经过整体的信息融合，实现系统层的整体性能提升，这样可以在几乎不增加系统硬件成本的前提下，有效提高融合后的惯性测量单元的测量性能和测量范围。
【IPC分类】G01C21/16
【公开号】CN105424040
【申请号】CN201610028254
【发明人】杭义军, 邢丽, 贾文峰, 吕印新
【申请人】极翼机器人(上海)有限公司
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2016年1月15日