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            智能手機等移動設備中的MEMS傳感器

            作者: 時間:2012-03-06 來源:網(wǎng)絡 收藏

            整合

            整合是一套數(shù)字濾波算法,用于修正每個獨立的缺陷,然后輸出精確、響應快速、動態(tài)的(俯仰/滾轉(zhuǎn)/偏航)姿態(tài)測量結(jié)果。其目的是把每個傳感器的測量數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),然后應用數(shù)字過濾算法對輸入數(shù)據(jù)進行相互修正,最后輸出精確、響應快速、動態(tài)的姿態(tài)測量結(jié)果。因此,航向或方位不受環(huán)境磁干擾的影響,沒有陀螺儀的零點漂移問題。

            能夠修正傾斜度的數(shù)字羅盤由一個3軸加速度計和一個3軸磁力計組成,可提供以地球北極為參考的航向信息,但是這個航向信息容易受到環(huán)境磁力的干擾。如果安裝一個3軸陀螺儀,開發(fā)一個9軸傳感器整合解決方案,則可以隨時隨地保持精確的航向信息。

            在設計多個傳感器的系統(tǒng)時,了解下面每種傳感器的優(yōu)缺點很重要。

            加速度計:在靜態(tài)或慢速運動狀態(tài)下,可用于傾斜度修正型數(shù)字羅盤;或用于計步器的檢測功能,檢測行人當前是靜止還是運動狀態(tài)。不過,當系統(tǒng)在3D空間靜止時,加速度計無法區(qū)分真正的線性加速度與地球重力,而且容易受到震動和振蕩的影響。

            陀螺儀:可以連續(xù)提供從系統(tǒng)載體坐標到局部地球水平坐標的旋轉(zhuǎn)矩陣,當磁力計受到干擾時,陀螺儀可輔助數(shù)字羅盤計算航向數(shù)據(jù)。長時間的零點漂移會導致無限制的姿態(tài)和定位錯誤。

            磁力計:可計算以地球北極為參考方向的絕對航向,并且可用于校準陀螺儀的靈敏度,但容易受到環(huán)境磁場的干擾。

            壓力傳感器:在室內(nèi)導航時,壓力傳感器可告訴你身處哪一樓層,輔助GPS可計算高度;當GPS信號變?nèi)鯐r,輔助GPS提高定位精度,但是容易受到氣流和天氣狀況的影響。

            基于以上各方面考慮,卡爾曼濾波器是最常用的整合不同傳感器輸入信息的數(shù)學方法。這種方法權(quán)衡不同傳感器的作用,給性能最高的方面最高權(quán)數(shù),因此,與基于單一媒介的導航系統(tǒng)相比,卡爾曼濾波器算法的估算結(jié)果更精確可靠[3]。目前的傳感器整合方案中,基于四元數(shù)的擴展型卡爾曼濾波器(EKF)很受歡迎,因為四元數(shù)只有4個元素,而旋轉(zhuǎn)矩陣有9個元素,此外,四元數(shù)法還避免了旋轉(zhuǎn)矩陣的特殊問題[3]。

            結(jié)論

            隨時隨地精確定位是增強實境等先進應用面臨的主要挑戰(zhàn),因為增強實境與行人航位推算(PDR)或定位服務(LBS)的關(guān)系密切。鑒于GPS接收器的接收限制,MEMS傳感器對室內(nèi)行人航位推算應用很有吸引力,因為這些傳感器大多數(shù)已經(jīng)出現(xiàn)在內(nèi)。

            要想取得5%的室內(nèi)行人航位推算定位誤差,需要開發(fā)MEMS傳感器整合算法,以修正每個傳感器的缺陷,使這些傳感器實現(xiàn)優(yōu)勢互補。隨著MEMS傳感器的性能不斷提高,在不遠的將來,與用戶無關(guān)的SINS/GPS一體化導航系統(tǒng)將會成為的標準配置。(作者:Jay Esfandyari,Paolo Bendiscioli,Gang Xu)

            參考文獻
            1. A. Lawrence, Modern Inertial Technology: Navigation, Guidance, and Control, ISBN: 978-0387985077 (hardback), 0387985077 (electronic), 1998
            2. STMicroelectronics, Inc. J. Esfandyari et al, MEMS Pressure Sensors in Pedestrian Navigation, Sensors Magazine,Dec. 2010
            http://www.sensorsmag.com/electronics-computers/consumer/mems-pressure-sensors-pedestrian-navigation-7896
            3. Greg Welch, Gary Bishop, An Introduction to the Kalman Filter, University of North Carolina at Chapel Hill
            4. A. Sabatini, Quaternion-Based Extended Kalman Filter for Determining Orientation by Inertial and Magnetic Sensing, IEEE transaction on biomedical engineering, Vol. 53, No. 7, July 2006
            http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=1643403


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