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关于 INS 您需要了解的一切

文章出处:新闻资讯 责任编辑:深圳市广陵达科技有限公司 发表时间:2024-11-12 17:44:45

      对于计划将这些系统作为其整体业务运营一部分的现代公司来说,了解构成惯性导航系统 (INS) 的组件和流程至关重要。惯性系统的硬件、固件和实现是惯性导航领域和惯性测量单元中最重要的三个组件。以下是现代企业惯性系统的基础知识:

        • 硬件:您需要考虑的传感器的质量、数量和成本的正确组合。

        • 固件:过滤和数据混合/处理对于准确和高性能系统至关重要(这些不是公司之间的标准)。

        • 实施:通常是选择 INS 时考虑最少的部分,但可以说是最重要的部分。您的支持的文档、质量和能力可能是按时、按预算发布产品的关键。


      关于 INS 您需要了解的一切

      惯性导航系统计算设备相对于特定参考点或固定坐标的位置。在机器人和自动化领域,INS 系统实施管理横滚和俯仰,并监控和维护航向、位置和速度。这需要各种组件必须协同工作才能创建自主机器人和导航系统。 


      为了让机器人系统能够自主移动,它需要清楚地知道自己在哪里、指向哪条路、要去哪里,并最终知道如何到达那里。这一切都从硬件组件开始。


      惯性导航系统的组成部分

      INS 系统由三个基本组件组成: 

        • 硬件 

        • 固件或软件

        • 执行


      人们在准备决定哪种 INS 最适合他们的产品时应该考虑其中的每一项。 


      自主系统中的惯性导航硬件

      用于通过 INS 系统创建自主导航的硬件组件包括以下部分或全部元素:


      惯性传感器

        • 加速度计用于测量安装它们的设备的加速度和相对速度。通过测量设备速度及其加速度的变化,加速度计对于确定设备在不同点的位置至关重要。


        • 陀螺仪是物理传感器,可确定特定物体或设备相对于特定惯性参考系的角位置和运动。需要这些设备来确定设备相对于其他参考点和惯性系的准确姿态。


        • 磁力计是检测磁场的传感器。它们用于为设备、机器人和系统提供导航参考点。


        • 连接到全球导航卫星系统(通常称为GNSS)的 GPS 接收器向惯性系统提供有关其位置和位置的附加信息。可以添加天线以使自治系统更容易地访问 GNSS 网络。


        • 微处理器运行系统运行所需的固件。如果需要,内部存储设备会记录系统在运行期间的移动、位置和活动。


      外形尺寸

      设备通常是为受保护或恶劣的环境而生产的。在可以保护传感器免受环境影响的情况下,它可以是无壳的,提供最小的可用占地面积。当安装在无人机等设备上时,它需要一个“坚固耐用”的外壳,通常是铝制外壳。


      惯性测量单元 (IMU)将微机电系统陀螺仪、磁力计和加速计集成到一款可用于管理机器人导航的便捷设备中。姿态和航向参考系统 (AHRS)它将 IMU 的功能与检测机器人系统相对于其他固定参考点的姿态并对其采取行动的能力相结合。最后,GPS 天线提供卫星数据,为设备提供导航功能。此外,人们可能会选择“双罗盘”装置,以在获得航向时提供免受磁干扰的保护。这提供了更快的“修复”,使您的设备能够更快地启动和运行。所有这些(IMU、AHRS、GNSS)共同构成了惯性导航系统 (INS)

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      选择最具成本效益的惯性测量装置 

      在考虑惯性导航系统的硬件采购时,有几个因素将对这些惯性测量单元导航工具的成本和有效性产生重大影响:

        • 光纤陀螺仪减少了精确读数所需的传感器数量。然而,这些设备的单个成本要高得多(有时高达 100 倍)。更高质量的陀螺仪和其他硬件组件可提高精度并减少漂移。


        • 加速度计陀螺仪GPS 系统磁力计的低成本组合通常可以为在封闭环境中运行或不需要精确管理位置和导航任务的系统提供足够的导航提示。这些传感器中的每一个数据结合在一起,有助于纠正和抵消单个传感器的错误。在这种情况下,整体大于部分之和——这一切都归功于传感器融合(接下来讨论)。 


      对于大多数公司来说,这种低成本传感器的组合可以满足其项目的性能和成本需求。在平衡成本和性能时找到最佳点将确保您部署最具成本效益的惯性测量单元和满足公司特定需求的最佳解决方案。 


      惯性导航固件

      惯性导航系统中使用的固件由两个基本元素组成:

        • 传感器融合固件允许将来自所有硬件传感器的数据传送到处理单元。这会将数据转换为设备内部微处理器可以读取和理解的形式。

        • 卡尔曼滤波器对于传感器的数据处理精度是必需的,但在购买传感器时并不总是包含在内。当它提供时,它作为专有程序提供,并且通常对于硬件设置和设计它的公司来说是唯一的。卡尔曼滤波器用于消除不相关信息,也称为噪声。通过减少噪声并提供相关数据,卡尔曼滤波可以更有效地利用计算资源来管理自主系统的导航活动。


      成功过滤数据的一些最重要的因素包括数据收集和交付的方式以及信息的记录和记录,特别是在最初实施期间,为确定可以改进的领域提供额外的帮助。用户友好的界面和系统的可视化速度也是决定项目整体成功的关键因素。


      INS 实施

      惯性导航项目的实施过程通常需要最大程度的资源投入和成功所需的时间。此过程的一些关键组成部分包括以下步骤:


      INS 范围界定阶段:

        • 评估 INS 市场中的可用选项

        • 确定自主导航项目所需的传感器类型

        • 评估惯性导航公司提供您所需结果的能力


      INS实施流程:

        • 传感器和固件文档的质量和完整性

        • 传感器支持人员的知识、专业知识和可用性

        • 您所需的系统与传感器提供的兼容性

        • 将控制系统与传感器数据集成


      在决定与哪家 INS 制造商签订合同时,应合理研究并确定上述各项。理想情况下,您会找到一个具有适合您公司需求的硬件、固件和实施流程的传感器,所有这些都在一个成本结构内,使您的自主机器人系统盈利且高性能。所有这一切都是我们自己无耻的插头的一个伟大的赛格威。


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