基于ARM與低成本MEMS器件的AHRS設(shè)計(jì)

摘要：自平衡機(jī)器人、多旋翼無(wú)人飛行器的控制需要高精度的姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息作為反饋輸入，要求測(cè)量模塊具有響應(yīng)快、體積小和功耗低的特點(diǎn)。采用低成本的MEMS器件與STM32單片機(jī)構(gòu)建了航向姿態(tài)參考系統(tǒng)硬件平臺(tái)。針對(duì)傳感器的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的雙矢量校正方法，并給出了陀螺儀的溫度補(bǔ)償、磁傳感器的校正方法。
關(guān)鍵詞：微機(jī)電系統(tǒng)；航向姿態(tài)參考系統(tǒng)；擴(kuò)展卡爾曼濾波

引言
航向姿態(tài)參考系統(tǒng)(Attitude and Heading ReferenceSystem，AHRS)能夠提供航向、橫滾和側(cè)翻等姿態(tài)信息，機(jī)械陀螺儀及光纖陀螺儀等高精度慣性導(dǎo)航器件價(jià)格昂貴，難以得到推廣。目前MEMS傳感器在消費(fèi)類電子產(chǎn)品中得到廣泛應(yīng)用，但是MEMS角速率陀螺儀存在嚴(yán)重的零點(diǎn)漂移和隨機(jī)誤差，在捷聯(lián)慣性導(dǎo)航解算中會(huì)產(chǎn)生積分誤差，難以達(dá)到應(yīng)用的精度。加速度計(jì)和磁場(chǎng)計(jì)能分別測(cè)量出重力加速度和地磁場(chǎng)這兩個(gè)不相關(guān)的三維矢量，可以作為平臺(tái)姿態(tài)的觀測(cè)矢量來(lái)校準(zhǔn)陀螺儀。擴(kuò)展卡爾曼濾波可以結(jié)合這幾種傳感器的特點(diǎn)，以陀螺儀測(cè)量得到的角速率作預(yù)測(cè)更新，以重力加速度和磁場(chǎng)觀測(cè)更新，得到更高精度的姿態(tài)角信息。

1 硬件結(jié)構(gòu)
MEMS器件的AHRS硬件基本組成為三軸角速率陀螺儀、三軸加速度計(jì)、三軸磁阻傳感器和STM32系列微處理器STM32F103U8T6。航向姿態(tài)參考系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。

IMU采用整合了16位的三軸陀螺儀和三軸加速度計(jì)的MPU-6000，與多組件方案相比，有效避免了組合陀螺儀與加速器時(shí)之軸間安裝誤差的問(wèn)題，節(jié)省了安裝空間。同時(shí)，內(nèi)部自帶了16位A／D轉(zhuǎn)換器，簡(jiǎn)化了電路設(shè)計(jì)。MPU-6000的角速率量程為±250°／s、±500°／s、±
1000°／s與±2000°／s。加速度測(cè)量范圍為±2g、±4g、±8g與±16g。內(nèi)部自帶16位的數(shù)字溫度傳感器，方便對(duì)傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償。數(shù)據(jù)可通過(guò)最高可達(dá)400kHz的I2C總線或最高可達(dá)20 MHz的SPI接口傳輸，采樣更新速率達(dá)到8 kHz，可保證系統(tǒng)測(cè)量的實(shí)時(shí)性。
霍尼韋爾HMC5883為三軸12位I2C總線數(shù)字量輸出磁阻傳感器，測(cè)量范圍為±1～±8 Gs，數(shù)據(jù)更新速率為80 Hz。內(nèi)置OFFSET／SET／RES ET電路，不會(huì)出現(xiàn)磁飽和與累加誤差現(xiàn)象，支持自動(dòng)校準(zhǔn)程序，簡(jiǎn)化使用步驟，可以滿足地磁場(chǎng)的測(cè)量要求。選用基于Cortex-M3內(nèi)核的STM 32系列ARM處理器STM32F103U8T6，主頻達(dá)72 MHz，1．25 DMIPS／MHz；具有硬件單周期乘法器，保證姿態(tài)更新的實(shí)時(shí)性；具有豐富外設(shè)接口，可采用I2C總線接口從傳感器中讀取數(shù)據(jù)，通過(guò)串口與上位機(jī)進(jìn)行通信。

2 四維擴(kuò)展卡爾曼濾波算法
擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(Extended Kalman Filter，EKF)是一套由計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)遞推算法，所處理的對(duì)象是隨機(jī)信號(hào)，利用系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，以系統(tǒng)的觀測(cè)量作為濾波器的輸入，以所要求的估計(jì)值(系統(tǒng)的狀態(tài)變量)作為濾波器的輸出，濾波器的輸入和輸出由時(shí)間更新和觀測(cè)更新算法聯(lián)系在一起，根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程估算出所需要處理的信號(hào)。AHRS擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的狀態(tài)變量采用四維四元數(shù)，與采用歐拉角相比，避免了采用歐拉角計(jì)算時(shí)涉及的大量三角函數(shù)運(yùn)算，保證了更新速率和實(shí)時(shí)性，同時(shí)不存在采用歐拉角運(yùn)算出現(xiàn)的奇異性。歐拉角與四元數(shù)的轉(zhuǎn)換關(guān)系如式(1)～(3)所示。