基于卡尔曼滤波的MEMS惯性传感器阵列融合方法

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摘要

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的MEMS惯性传感器阵列融合方法，采用传感器阵列技术与卡尔曼滤波技术结合，对运动信息数据包中的三轴角速率值和三轴加速度值进行误差标定、温度补偿和卡尔曼滤波算法融合，减小了惯性传感器的噪声，提高了惯性传感器对运动物体的测量精度。同时为了提高惯性传感器阵列在动态条件下的性能，在卡尔曼滤波器中引入自适应渐消因子，通过减小以往估计值在现有估计值的比重来提高滤波效果。该方法精度高、适用性强，有助于解决现有低成本惯性传感器精度过低、难以满足许多实际应用的需求等问题。

基本信息

专利标题：

基于卡尔曼滤波的MEMS惯性传感器阵列融合方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111121820A

申请号：

CN201911296751.1

公开（公告）日：

2020-05-08

申请日：

2019-12-16

授权号：

CN111121820B

授权日：

2022-04-01

发明人：

赵志鑫苏岩朱欣华

申请人：

南京理工大学

申请人地址：

江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

代理机构：

南京理工大学专利中心

代理人：

朱沉雁

优先权：

CN201911296751.1

主分类号：

G01C25/00

IPC分类号：

G01C25/00