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        優化導航系統中的MEMS IMU數據一致性和時序

        作者:Mark Looney,應用工程師 時間:2025-05-08 來源:EEPW 收藏
        編者按:對于初次嘗試評估慣性檢測解決方案的人來說,現有的計算和I/O資源可能會限制數據速率和同步功能,進而難以在現場合適地評估傳感器能力。常見的挑戰包括如何以MEMS IMU所需的數據速率進行時間同步的數據采集,從而充分發揮其性能并進行有效的數字后處理。計算平臺循環速度可能很慢(低至10 Hz),而且這些平臺往往不支持傳感器數據更新產生中斷來及時獲取數據。本文介紹了系統開發人員可以使用哪些技術,來解決控制系統慢速/異步計算循環與IMU傳感器高性能數據采集和處理(>1000 Hz)之間的矛盾。


        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202505/470187.htm

        簡介

        PNT專家Dana Goward在近期的一篇社論中指出,如今社會極度依賴GPS提供的位置導航授時服務(PNT)1。現有GPS/GNSS PNT服務面臨著一系列復雜威脅,眾多導航平臺開發人員必須快速評估新興技術,以便幫助應對其當前PNT策略的脆弱性。自動駕駛汽車(AV)的制導與導航控制(GNC)系統就屬于這類技術,它必須能夠識別與PNT服務丟失或受損相關的一系列復雜威脅。

        事實上,許多AV開發商和運營商都面臨著多重挑戰,因此不得不開始考慮為其平臺添加慣性傳感器。對于初次使用微機電系統()慣性測量單元()的企業來說,要以充分發揮其性能的采樣速率來實現數據的同步性可能是一項重大挑戰。即使在早期原型設計和初步現場試驗中,采樣速率和數據是否同步也會對最終系統性能產生影響,在系統開發人員需依靠初步結果來評估開發過程中的長期需求時,相關影響更加顯著。因此,識別和優化 的關鍵工作特性是首要步驟。

        MEMS IMU通常包含三軸線性加速度計和三軸陀螺儀,用于測量物體在三個正交軸上的線性加速度和角速率。圖1說明了其慣性參考系以及每個傳感器的極性和軸線定義。

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        圖1 ADIS16576慣性參考系

        自動駕駛地面車輛(AGV)用例

        圖2為AGV主處理循環的簡化流程圖,該AGV利用視頻、車輪里程計和GPS實現慣性導航和跟蹤。虛線部分說明了如何在這個循環中添加一個讀取操作,以讀取ADIS16576 MEMS IMU的六個慣性傳感器的數據。

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        圖2 AGV處理的簡化流程圖

        舉例來說,主循環以50 Hz的主循環速率從視頻和車輪里程表獲取數據,同時以10 Hz的速率更新GPS/PNT數據。該AGV的第一代產品用于在空軍基地的建筑物之間提供基本的補給運送服務。對于下一代產品,AGV操作員必須評估使用更多的傳感器,以應對部分GPS中斷情況(例如只有兩顆GPS衛星可用)。此外,產品需要升級到GNC,以保障其在復雜越野環境中的速度能提高一倍。ADIS16576 MEMS IMU是供評估的優選產品。

        MEMS IMU為了實現更優性能和運行狀態,需要一定的采樣速率,而目前循環更新速率與該采樣速率的差異高達80倍,如何彌合此差距是首要挑戰。提高GNC系統處理循環的速度需要進行重大改動,這對于第一批原型和初步現場試驗來說可能不切實際。如何才能確保在初步現場試驗中,更有效地評估MEMS IMU在這一特定用例中的價值?答案在于優化“數據縮減”、“時間一致性”、“同步2”和“緩沖”這幾個工作特性之間的合理搭配:

        數據縮減

        要降低數據速率,一種簡單方法是以較低速率獲取數據。然而,這種方法可能會造成信號欠采樣,從而引入誤差。在進行高動態運動或處于復雜環境中時,由于AGV平臺主要依賴MEMS IMU傳感器獲取信息來提供反饋,因此更容易出現誤差。MEMS IMU核心傳感器(加速度計、陀螺儀)和信號鏈的帶寬,通常比大多數其他AGV檢測平臺要寬。因此,任何旨在降低慣性信號數據速率的策略,都需要考慮降低帶寬。

        在MEMS IMU的信號鏈中應用數字濾波,可以迅速解決這個問題。例如,將ADIS16576適配到圖2中的系統時,將其Bartlett FIR濾波器設置為每級64抽頭會使截止頻率降至約20Hz。將其抽取濾波器設置為每次數據更新平均需要80個連續樣本時,其輸出數據速率(ODR)會降至50Hz。運用這些濾波器時,應確保數據寬度能夠支持相應的位增長。在這個特定例子中,系統處理器需要為每個慣性傳感器獲取兩個16位寄存器(總共32位)的數據。為了滿足32位慣性傳感器數據的要求,當使用突發讀取命令、串行時鐘頻率為8MHz且通信開銷為4μs時,通信序列時間將從24μs增加到40μs。

        時間一致性

        優化數據速率和相關帶寬之后,下一個優化重點在于確保IMU數據采樣與系統時鐘參考的時間一致性。為了便于說明,我們將視頻同步頻率(50 Hz)定義為系統參考。以出廠默認配置運行時,ADIS16576使用內部時鐘參考,這不可避免地會與視頻同步頻率存在一定程度的不匹配。當IMU的ODR低于視頻同步頻率時,偶爾會讀取到過時的數據。當IMU的ODR高于視頻同步頻率時,會丟失或錯過一些樣本。這種情況發生的頻率取決于各時鐘之間不匹配的程度。另一個局限性則是IMU數據的延遲,其延遲變化時間可達一個采樣周期(20ms=1/50Hz)。

        有兩種方法可以增強時間一致性。第一種方法是利用IMU的數據就緒信號觸發IMU數據采集。圖3為在兩種不同操作后檢查IMU數據的流程圖。這種方法能夠解決數據樣本缺失的問題,確保以50Hz的主循環速率來獲取時間一致的IMU數據流。此概念還可以擴展到在GNC處理與視頻讀取的間隙,檢查IMU中是否有新數據。

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        圖3 使用IMU中斷的簡化AGV處理流程圖

        同步

        確保時間一致性和精確延遲的另一種方法利用了MEMS IMU的外部同步特性。ADIS16576提供了兩個主要選項:直接式和比例式。對于圖2中的流程圖而言,比例同步模式較為合適。系統時鐘以50 Hz運行,而此器件在4000 Hz時性能最佳,因此將時鐘比例設置為80倍。與片上濾波器結合使用時,結果仍為20 Hz帶寬和ODR,但相對于系統時鐘參考(視頻同步頻率),延遲是固定的。

        數據緩沖

        如果非常需要最快采樣速率允許,但只能使用僅提供同步數據通信服務的平臺進行初步現場試驗,數據緩沖技術很有幫助。為了實現數據緩沖,系統架構師可以在選擇IMU時明確要求其具備數據緩沖功能,或將IMU與共置的嵌入式處理器搭配使用。

        同樣,對于圖2中的示例,當禁用ADIS16576中的所有板載濾波時,板載FIFO將在主循環的一個周期內收集80個樣本。此配置下無需在IMU的信號鏈中使用濾波,因此系統可以使用16位數據格式來優化通信時間。因此,當8 MHz的串行時鐘且各16位通信段之間的停轉時間為6 μs時,AGV處理器能夠在不到4 ms的時間內獲取所有六種慣性樣本的全部80個樣本。

        結論

        為了充分利用MEMS IMU的性能,系統架構可能需要進行重大調整。在投入大量資源推進此類升級之前,優化現有數字特性可以幫助AGV開發人員評估其應用場景,并最終針對其看重的目標,制定切實可行的計劃。對于AV開發者而言,快速構建與MEMS IMU響應時間同步或相關的系統或模式是重要一步,將有助于他們應對不斷擴大的任務范圍,同時應對現有PNT服務日益增長的威脅。

        參考文獻

        1 Dana Goward。“US Dangerously Behind, PNT Leadership Needed”。GPS World,2024年7月。

        2 Mark Looney。“Synchronizing MEMS IMUs with GPS in Autonomous Vehicles”。Inside GNSS,2024年5月。

        作者簡介

        Mark Looney是ADI公司應用工程師。自1998年加入ADI公司以來,他在傳感器信號處理、高速模數轉換器和DC-DC電源轉換領域積累了豐富的工作經驗。他擁有內華達州大學雷諾分校電氣工程專業學士學位(1994年)和碩士學位(1995年),曾發表過數篇文章。加入ADI公司之前,他曾協助創立汽車電子和交通解決方案公司IMATS,還擔任過Interpoint公司的設計工程師。



        關鍵詞: 導航系統 MEMS IMU

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