《電子技術應用》
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車載姿態(tài)測量系統(tǒng)的開發(fā)
張學榮1,岳興蓮1,2,何國國1,劉 軍1,2
1.江蘇大學,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;2.汽車動態(tài)模擬國家重點實驗室,吉林 長春130012
摘要: 開發(fā)了一種基于FPGA的捷聯(lián)式車載姿態(tài)測量系統(tǒng)。自主設計了微慣性測量單元(MIMU)和基于USB2.0接口的數(shù)據(jù)采集卡,并應用Visual Basic 2005開發(fā)了數(shù)據(jù)采集與處理軟件,最后通過實車道路試驗對本測量系統(tǒng)的可行性進行了驗證。
Abstract:
Key words :

摘  要: 開發(fā)了一種基于FPGA的捷聯(lián)式車載姿態(tài)測量系統(tǒng)。自主設計了微慣性測量單元(MIMU)和基于USB2.0接口的數(shù)據(jù)采集卡,并應用Visual Basic 2005開發(fā)了數(shù)據(jù)采集與處理軟件,最后通過實車道路試驗對本測量系統(tǒng)的可行性進行了驗證。
關鍵詞: FPGA;MIMU;姿態(tài)測量;數(shù)據(jù)采集

     汽車運動狀態(tài)信息的測量和采集是汽車操縱穩(wěn)定性研究和設計的基本問題,也是實現(xiàn)汽車電子控制及輔助駕駛系統(tǒng)的必要條件。這就需要一種具有足夠精度和置信度的、快速的、操作簡便的和適用范圍廣的測量汽車運動狀態(tài)的方法[1]。本文研究設計了一種基于可編程邏輯陣列(FPGA)的捷聯(lián)式車載汽車姿態(tài)實時測量系統(tǒng)。此系統(tǒng)具有體積小、使用方便、成本低廉等優(yōu)點。
1 系統(tǒng)組成
     本系統(tǒng)主要由傳感器組模塊、數(shù)據(jù)采集卡、便攜式計算機、電源等組成,系統(tǒng)硬件如圖1所示。

1.1 微慣性測量單元(MIMU)
     自主設計的微慣性測量單元。由2個ADXL203型雙向加速度計和3個ADXRS150型角速度陀螺組成,要求3個角速度陀螺安裝在3個正交平面上,其敏感軸相互垂直,組成測量體的三維坐標系,2個雙向加速度計安裝在另外2個面上(剩下的1個面作為MIMU與汽車的安裝固定平面)。為了保證加速度計的敏感軸也組成三維坐標系,要求測量垂向加速度的2個敏感軸相互平行(由于本MIMU在垂向測量了2次,因此在數(shù)據(jù)采集階段垂向加速度取兩者的均值)。
1.2 數(shù)據(jù)采集卡
     數(shù)據(jù)采集卡是基于FPGA控制和USB2.0接口的采集卡,它可實時對6路模擬信號進行不間斷的采集,輸入信號幅度范圍是0~5 V,AD轉換位數(shù)為16位,單通道采樣率為250 kS/s,所使用的USB傳輸方式為高速塊傳輸,應用FPGA作為采集的控制單元,并采用USB總線供電,移動性好,內置信號連接,可以滿足車載測量實時性和精準性的需求[2]。圖2為該數(shù)據(jù)采集卡的組成框圖。

2 系統(tǒng)軟件
  系統(tǒng)軟件分為數(shù)據(jù)采集軟件和數(shù)據(jù)處理軟件兩部分,其流程如圖3所示。本系統(tǒng)采用Visual Basic 2005語言編程實現(xiàn),依次實現(xiàn)信號采集、初始信號濾波、姿態(tài)角解算、Kalman濾波融合、結果的顯示和存儲等功能。

3 實車試驗
  為了檢驗該汽車運動姿態(tài)測量系統(tǒng)的效果,進行了實車試驗。試驗時將MIMU固定于汽車質心位置處,并且保證傳感器所組成的測量坐標系平行于車體坐標系,加速度計正向指向相應的坐標軸的正向,陀螺儀的分布和坐標軸一致,測量給定軸的旋轉角速度,旋轉的正方向由右手定則確定[3]。在完成MIMU的安裝、系統(tǒng)接線、傳感器的標定和軟件的初始化設置等工作后即可開展實車道路試驗。圖4是試驗采集得到并經初始濾波后的汽車6自由度運動信號。圖5是試驗得到的汽車姿態(tài)角變化曲線。圖6為進一步試驗得到的汽車姿態(tài)角估計誤差曲線,從圖中可以看出,由于引入Kalman濾波融合算法[4],使得姿態(tài)角估計誤差小于0.5°,滿足了汽車運動姿態(tài)測量的精度要求,說明本測量系統(tǒng)的可行性。

    本文研究了捷聯(lián)式車載姿態(tài)測量系統(tǒng)。自主設計了微慣性測量單元(MIMU)和基于USB2.0接口的數(shù)據(jù)采集卡,并應用Visual Basic 2005開發(fā)了數(shù)據(jù)采集軟件和數(shù)據(jù)處理軟件,最后通過實車道路試驗驗證了本實時測量系統(tǒng)的可行性。另外,此系統(tǒng)具有體積小、使用方便、成本低廉等優(yōu)點。如果通過選取精度更高的MEMS傳感器和采用更為高效的實時預測方法,可以進一步地提高系統(tǒng)的預測精度。
參考文獻
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[4] 付夢印,鄧志紅,張繼偉,等.Kalman濾波理論及其在導航系統(tǒng)中的應用[M].北京:科學出版社,2003.
 

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