Calibración automática conjunta de usuarios de acelerómetros, giroscopios y magnetómetros estrechamente acoplada
Autores: Chow, Jacky C. K.; Hol, Jeroen D.; Luinge, Henk
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Calibración automática conjunta de usuarios de acelerómetros, giroscopios y magnetómetros estrechamente acoplada
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Unidades de medida inerciales
Drones
Sensores
Calibración
Acelerómetro
Giroscopio
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Las unidades de medida inercial (IMUs) son fundamentales para el control de actitud de los drones. Con los avances en los procesos de fabricación de sistemas microelectromecánicos (MEMS), el tamaño, el consumo de energía y el precio de estos sensores se han reducido significativamente, lo que ha atraído muchas nuevas aplicaciones. Sin embargo, esto ha tenido un costo, ya que los sensores requieren recalibraciones frecuentes, debido a que están altamente contaminados con errores sistemáticos. Este artículo presenta un método novedoso para calibrar conjuntamente el trío de acelerómetro, giroscopio y magnetómetro en un IMU MEMS sin equipo adicional. Se utilizaron cambios cero oportunos en la velocidad y actualizaciones de posición, así como actualizaciones de inclinación en conjunto con actualizaciones de orientación relativa de los magnetómetros en un robusto ajuste por mínimos cuadrados por lotes. Las soluciones de la autocalibración propuesta se compararon con métodos de calibración existentes. Los resultados empíricos sugieren que el nuevo método es robusto contra distorsiones magnéticas y puede lograr un rendimiento similar al de una calibración especializada que utiliza un IMU más preciso (y costoso) como referencia. Los parámetros de calibración del acelerómetro y giroscopio estimados conjuntamente pueden ofrecer una solución de navegación muerta más precisa que el popular método de calibración de múltiples posiciones (es decir, una mejora del 54% en la precisión de orientación) al recuperar el error de escala del giroscopio y otros errores sistemáticos. Además, puede mejorar la observabilidad de los parámetros y reducir el tiempo de calibración al incorporar datos dinámicos con orientaciones estáticas. La calibración propuesta también se aplicó en el sitio antes de la misión simplemente moviendo el sensor a mano y pudo mejorar la precisión del seguimiento de orientación en un 73%.
Descripción
Las unidades de medida inercial (IMUs) son fundamentales para el control de actitud de los drones. Con los avances en los procesos de fabricación de sistemas microelectromecánicos (MEMS), el tamaño, el consumo de energía y el precio de estos sensores se han reducido significativamente, lo que ha atraído muchas nuevas aplicaciones. Sin embargo, esto ha tenido un costo, ya que los sensores requieren recalibraciones frecuentes, debido a que están altamente contaminados con errores sistemáticos. Este artículo presenta un método novedoso para calibrar conjuntamente el trío de acelerómetro, giroscopio y magnetómetro en un IMU MEMS sin equipo adicional. Se utilizaron cambios cero oportunos en la velocidad y actualizaciones de posición, así como actualizaciones de inclinación en conjunto con actualizaciones de orientación relativa de los magnetómetros en un robusto ajuste por mínimos cuadrados por lotes. Las soluciones de la autocalibración propuesta se compararon con métodos de calibración existentes. Los resultados empíricos sugieren que el nuevo método es robusto contra distorsiones magnéticas y puede lograr un rendimiento similar al de una calibración especializada que utiliza un IMU más preciso (y costoso) como referencia. Los parámetros de calibración del acelerómetro y giroscopio estimados conjuntamente pueden ofrecer una solución de navegación muerta más precisa que el popular método de calibración de múltiples posiciones (es decir, una mejora del 54% en la precisión de orientación) al recuperar el error de escala del giroscopio y otros errores sistemáticos. Además, puede mejorar la observabilidad de los parámetros y reducir el tiempo de calibración al incorporar datos dinámicos con orientaciones estáticas. La calibración propuesta también se aplicó en el sitio antes de la misión simplemente moviendo el sensor a mano y pudo mejorar la precisión del seguimiento de orientación en un 73%.