Calibración de velocidad bidireccional D

Explore la calibración de alta precisión para FOG IMU (Unidad de Medición Inercial Giroscopio de Fibra Óptica) en todos los rangos de temperatura. Aprenda técnicas clave de modelado de errores, calibración 3D bidireccional de velocidad/una posición y compensación por Interpolación Lineal por Partes (PLI) para una mayor precisión de navegación en drones, vehículos autónomos y robótica.¿Cómo puede FOG IMU (Unidad de medida inercial Residencia en Giroscopio de fibra óptica¿Mantener una alta precisión en entornos de temperatura complejos? Este artículo analiza exhaustivamente sus métodos de modelado y compensación de errores.1. Introducción a la IMU FOG: el "cerebro" del sistema de navegación de vueloEn las aeronaves modernas, especialmente en los sistemas de vehículos aéreos no tripulados de rotor pequeño, la IMU FOG es el componente principal del sistema de información de navegación y medición de actitud. El giroscopio de fibra óptica (FOG), basado en el efecto Sagnac, ofrece ventajas como alta precisión, gran resistencia a los impactos y rápida respuesta, pero presenta una baja adaptabilidad a los cambios de temperatura. Esto puede provocar fácilmente errores de medición durante el vuelo, cuando el entorno dinámico cambia drásticamente, lo que afecta al rendimiento general del sistema de navegación.2. Fuentes de error: análisis de desviaciones de medición comunes de FOG IMULos errores de la IMU FOG se pueden clasificar principalmente en dos tipos:(1) Error del canal de velocidad angular: incluye error de instalación, error de factor proporcional, error de sesgo cero, etc.(2) Error del canal de aceleración: causado principalmente por errores de instalación, deriva de temperatura y perturbaciones dinámicas.Estos errores se acumulan en el entorno real, afectando gravemente la estabilidad y precisión del sistema de control de vuelo.3. Limitaciones de los métodos de calibración tradicionalesSi bien la calibración estática multiorientación tradicional y el método de velocidad angular pueden abordar parcialmente el problema de los errores, tienen deficiencias obvias en los siguientes aspectos:(1) No se puede equilibrar la precisión y la eficiencia computacional(2) No aplicable a la compensación de rango de temperatura completo(3) Las perturbaciones dinámicas afectan la estabilidad de la calibración.Esto requiere un modelado de errores más inteligente y eficiente y mecanismo de compensación de temperatura.4. Explicación detallada del método de calibración de velocidad tridimensional positiva y negativa/actitud de un eje en el rango completo de temperatura(1) Calibración precisa en múltiples puntos de temperaturaAl establecer múltiples puntos de temperatura que van desde -10 °C a 40 °C y realizar una calibración de rotación de tres ejes en cada punto, se pueden recopilar parámetros de error relacionados con la temperatura.(2) Método de velocidad positiva y negativa tridimensional: simulación precisa de condiciones de vuelo realesUtilizando un plato giratorio de un solo eje y una herramienta hexaédrica de alta precisión, se puede lograr una calibración de velocidad positiva y negativa en las direcciones de los ejes X/Y/Z, mejorando la adaptabilidad del sistema a entornos dinámicos.(3) Estabilización de actitud de un eje: captura rápida del desplazamiento cero del sistemaMientras se mantiene un estado estático, se registran los desplazamientos iniciales a diferentes temperaturas para proporcionar un respaldo de datos preciso para el modelado de errores posterior.5. Por partes Interpolación lineal (PLI): una herramienta precisa de compensación de errores con baja carga computacionalPara cumplir con los requisitos de compensación de errores de FOG IMU en todo el rango de temperatura, este artículo propone el algoritmo de interpolación lineal por partes (PLI), que tiene las siguientes características:(1) Baja carga computacional: Adecuado para sistemas de navegación integrados con recursos limitados(2) Fuerte capacidad de compensación en tiempo real: el error se ajusta dinámicamente con los cambios de temperatura(3) Fácil de implementar y actualizarEn comparación con el método de mínimos cuadrados de orden alto, el esquema PLI garantiza la precisión de la compensación al tiempo que reduce significativamente la carga computacional del sistema, lo que lo hace adecuado para escenarios de computación en tiempo real durante el vuelo.6. Verificación práctica: Rendimiento excepcional en entornos de vuelo complejosA través de experimentos de campo a bordo, este método mejoró significativamente la precisión de la medición y la adaptabilidad ambiental del sistema bajo diversas temperaturas y perturbaciones dinámicas, proporcionando una base de navegación sólida para posteriores plataformas de vuelo de pequeños helicópteros de alto rendimiento.7. Conclusión: Dominar el modelado y la compensación de errores de la IMU FOG es la clave para construir una plataforma de vuelo altamente confiable.Con el desarrollo de vehículos aéreos no tripulados y sistemas de vuelo inteligentes, los requisitos de precisión de los sistemas de navegación se han vuelto cada vez más exigentes. Mediante la introducción de la calibración de velocidad positiva y negativa de tres posiciones y los métodos de compensación de interpolación lineal segmentada, se puede mejorar significativamente la adaptabilidad y precisión de la IMU FOG en todo el rango de temperaturas y en entornos dinámicos intensos. En el futuro, se espera que esta tecnología desempeñe un papel más importante en la conducción autónoma, la navegación robótica, la recopilación de mapas de alta precisión y otros campos. Micro-Magic...U-F3X80,U-F3X90, U-F3X100,yU-F300 Podemos utilizar la calibración de temperatura completa de tres vías, de tasa positiva y negativa/una posición, y el método de compensación PLI. Según las características de error del giroscopio de fibra óptica y el acelerómetro flexible de cuarzo, se establece el modelo de error de la unidad de medición inercial FOG y se diseña el esquema de calibración de tres bits, de tasa positiva y negativa/una posición, en cada punto de temperatura constante. El algoritmo PLI se utiliza para compensar el sesgo de cero y los errores de temperatura del factor de escala del sistema en tiempo real, lo que reduce la carga de trabajo de calibración y la cantidad de cálculo del algoritmo de compensación, y mejora la dinámica del sistema, la adaptabilidad a la temperatura ambiente y la precisión de la medición.U-F3X80Giroscopio de fibra óptica IMUU-F100AIMU basada en giroscopio de fibra óptica de precisión mediaU-F3X100Giroscopio de fibra óptica IMUU-F3X90Giroscopio de fibra óptica IMU