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1.IMU的误差组成
系统误差(通过标定来去除) 1.零偏(Bias):初始的零偏是一个系统误差,可以通过标定测量出来 2.scale:系统误差,是表示实际值和测量值的一个缩放比例,可以通过标定测量出来. 随机误差 1.零偏不稳定性(bias):bias会在运动的过程中逐渐变化,但是在一个较短的时间内是不变的.需要进行估计. 2.零偏稳定性(Bias stability,In-Run Bias Stability):在陀螺仪处于零输入状态的时候,陀螺仪输出为一个白噪声和一个平稳随机过程描述的慢变信号表示,即零偏稳定性.衡量在一次上电过程中,零偏的变化,单位大多为°/h。是陀螺最为重要的指标.工程上常用一段时间采样平均值的标准差来衡量。但是平滑时间是不固定的,如果是光纤陀螺,平滑时间通常为10s,如果是激光陀螺,平滑时间通常为100s(注1),MEMS的平滑时间为10s。它体现的是陀螺仪的综合性能. 3.零偏重复性(Run-Run Bias Stability):单位大多为°/h,是衡量每一次陀螺上电的零偏的变化,测试时注意每一次上电之间的间隔要大一些,10-20min比较稳妥。 4.角度随机游走(Angular random walk,ARW):利用Allan方差来计算,单位为°/√h。工程上可以理解为衡量陀螺白噪声方差的一个量,二者有一定的换算关系。因为角速度的白噪声积分会使角度的误差中含有一节马尔科夫性质的误差. 5.角速度随机游走(Rate Random Walk,RRW):利用Allan方差来计算,单位为 °/ (h)^1.5。陀螺的角速率输出随着时间缓慢变化,通常由系统误差引起,比如环境温度的缓慢变化。可以用来衡量零偏的变化规律。 6.速率斜坡(Rate Ramp):利用Allan方差来计算,单位为 °/ (h)^2陀螺的角速率输出随着时间缓慢变化,通常由系统误差引起,比如环境温度的缓慢变化,可以通过严格的环境控制或引入补偿来降低此类误差。 当使用Allan方差标定imu或者使用手册对imu的参数进行确定的时候这些参数会有一个换算的关系. 这里的换算参数不一定,如果是ADIS的陀螺,他的换算关系是60/√2,如果是其他的陀螺,则可能是60,大致在这二者之间。
参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46927493 但是这些参数还是很复杂的,直接使用ros里面的imu_utils可以很方便的标定出噪声和bias. 2.IMU的标定 1.使用imu_utils,进行标定.使用方法参考https://blog.csdn.net/sinat_25923849/article/details/107867407. 可以从标定的结果看出,直接从imu的数据出发标定出了噪声和bias, 2.使用imu_tk和kalibr 参考:https://blog.csdn.net/sinat_25923849/category_10277234.html |
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