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Aplicação de sensores de velocidade de roda em sistemas de navegação inercial | Aprimorando a precisão do INS com dados de odômetro

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Aplicação de sensores de velocidade de roda em sistemas de navegação inercial | Aprimorando a precisão do INS com dados de odômetro

April 21, 2025

Sensores de velocidade das rodas (ou sensores de velocidade das rodas) são frequentemente usados ​​como sensores auxiliares em sistemas de navegação inercial (INS) para melhorar a precisão da navegação e suprimir erros acumulados dos sensores inerciais. O sensor de velocidade da roda calcula a velocidade longitudinal do veículo medindo a velocidade da roda (combinada com a correção do raio do pneu e da taxa de deslizamento), fornecendo informações de velocidade independentes. Quando os sinais de GPS são perdidos (como em túneis ou garagens subterrâneas), o INS pode estimar continuamente a posição do veículo por meio de estimação de posição, combinando os dados de velocidade do sensor de velocidade da roda e comparando-os com os resultados da integração do acelerômetro do INS para corrigir o erro de velocidade. No cálculo da direção, o sensor de velocidade da roda pode calcular indiretamente a taxa de variação do ângulo de direção medindo a diferença de velocidade entre as rodas esquerda e direita (diferença de velocidade da roda), fornecendo compensação para a calibração do ângulo de direção da navegação inercial.

Tomando como exemplo a mudança do ângulo de direção, este artigo apresenta brevemente como calcular indiretamente a taxa de variação do ângulo de direção através dos dados obtidos do velocímetro da roda.

 

 

 

2.Fatores que afetam a precisão da medição do velocímetro da roda e correção do algoritmo.

 

Em aplicações práticas, os seguintes problemas podem levar a dados de medição imprecisos do medidor de velocidade da roda, afetando a compensação de erro do ângulo de azimute no INS.

um) Faixa B

A distância entre eixos real pode variar devido à carga ou à deformação da suspensão e requer calibração regular. A fórmula acima pressupõe que as rodas esquerda e direita sejam simétricas, portanto, o modelo precisa ser ajustado para veículos assimétricos.

b) Compensação de deslizamento e erro

Em superfícies molhadas e escorregadias ou em ambientes fora de estrada, ou quando o veículo acelera ou freia rapidamente, pode ocorrer deslizamento dos pneus, resultando em uma diferença na velocidade das rodas que não corresponde à velocidade angular real. Portanto, é necessário combinar os dados de aceleração e velocidade angular da IMU (Unidade de Medição Inercial) para detectar o estado de deslizamento; ajustar dinamicamente o peso do sensor de velocidade da roda por meio de um algoritmo de fusão multissensor (algoritmo do filtro de Kalman) para reduzir o impacto do deslizamento na navegação.

 

3. Casos de uso reais

 

O I3500 é um sistema de navegação integrado (GNSS/INS) produzido pela Micro-Magic Inc., composto por sensores MEMS de alto desempenho, sistemas GNSS de alta precisão e microprocessadores de alto desempenho. Pode ser conectado a um odômetro externo, DVL e outras informações auxiliares de navegação, e com algoritmos de navegação integrados de alta confiabilidade, pode fornecer informações em tempo real, como velocidade, posição e atitude da aeronave.

INS parameter table

 

 

Entrada/saída de dados

Parâmetros

Descrever

Saída de dados

Protocolo binário NMEA/RTCM/Novtel SPAN

Conteúdo dos dados

Ângulo de Euler, velocidade, posição, aceleração, velocidade angular

Algoritmo de Fusão

Filtro de Kalman Estendido

Sensor externo

Odômetro, GNSS, DTU

Índice de precisão de navegação integrado

Posição

Precisão de posicionamento

Precisão de velocidade

Tom/Rtudo

Aprecisão

 

Acesso ao odômetro

1cm

0,03 m/s

0,1°

1m

0,1 m/s

0,1°

6m

0,1 m/s

0,2°

 

Conclusão

 

O indicador de velocidade da roda complementa o sistema de navegação inercial, fornecendo informações de velocidade independentes e melhorando significativamente a confiabilidade da navegação de veículos em ambientes complexos. Seus valores fundamentais se refletem em:

um. Precisão a curto prazo: dados de alta frequência suprimem o acúmulo de erros do sistema de navegação inercial (INS).

b. Projeto redundante: Mantém a capacidade básica de navegação em caso de falha do GPS.

c. Relação custo-benefício: Melhoria significativa no desempenho da navegação alcançada a um custo menor.

No futuro, com o avanço de algoritmos de fusão multissensor, como a filtragem assistida por aprendizado profundo, a aplicação de sensores de velocidade das rodas em sistemas de direção autônoma e não tripulados será ainda mais aprofundada.

 

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