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基于卡尔曼滤波的MEMS惯性传感器阵列融合方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN111121820A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN201911296751.1

  • 发明设计人 赵志鑫;苏岩;朱欣华;

    申请日2019-12-16

  • 分类号

  • 代理机构南京理工大学专利中心;

  • 代理人朱沉雁

  • 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

  • 入库时间 2023-12-17 09:46:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01C25/00 申请日:20191216

    实质审查的生效

  • 2020-05-08

    公开

    公开

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