Como melhorar o desempenho dos sistemas de navegação inercial MEMS?

Pontos-chave

Com o desenvolvimento de dispositivos inerciais MEMS, a precisão dos giroscópios e acelerômetros MEMS tem melhorado gradualmente, levando a rápidos avanços na aplicação deMEMS INSContudo, o aumento na precisão dos dispositivos inerciais MEMS não tem sido suficiente para atender às demandas de precisão cada vez maiores dos sistemas inerciais MEMS. Assim, aprimorar a precisão dos sistemas inerciais MEMS por meio de algoritmos de compensação de erros e outros métodos tornou-se um foco da pesquisa nessa área.

Para melhorar o desempenho dos sistemas de navegação inercial MEMS (INS), pesquisadores têm explorado diversos métodos para reduzir os erros nesses sistemas. Existem quatro abordagens principais para reduzir os erros em sistemas INS MEMS:

Calibração e compensação dos parâmetros de erro do sensor: Isso envolve o uso de modelagem matemática e ferramentas experimentais para simular erros do sensor, calibrando sistematicamente os erros determinísticos no nível do sistema e, em seguida, compensando esses erros por meio de algoritmos de navegação inercial para melhorar o desempenho geral.
Tecnologia de Modulação de Rotação: Ao aplicar esquemas de modulação de rotação apropriados, os erros do sensor podem variar periodicamente sem depender de fontes de informação externas. Essa compensação automática de erros no algoritmo de navegação suprime a influência dos erros do sensor no sistema de navegação inercial MEMS.
Tecnologia de Redundância em Dispositivos Inerciais: Devido ao baixo custo dos sensores inerciais MEMS, projetos com redundância podem ser implementados. A redundância nos sensores pode reduzir efetivamente o impacto de erros aleatórios em sistemas inerciais MEMS, melhorando assim o desempenho.
Incorporação de fontes de informação externas: Utilização do filtro de Kalman para navegação integrada, visando suprimir o acúmulo de erros do sistema de navegação inercial MEMS.

Este artigo apresentará ainda o quarto método, que é a forma de navegação integrada mais prática e amplamente pesquisada: o sistema de navegação integrado GNSS/MEMS INS.

Razões para usar GNSS para auxiliar sistemas de navegação inercial MEMS.

O INS MEMS é um tipo de sistema de navegação inercial que mede o estado relativo entre o momento de amostragem anterior e o atual. Ele não depende de sinais acústicos, ópticos ou elétricos para medição, o que o torna altamente resistente a interferências externas e enganos. Sua autonomia e confiabilidade o tornam um sistema de navegação essencial para diversos tipos de embarcações, como aeronaves, navios e veículos. A Figura 1 apresenta o desempenho de INS de diferentes níveis.

Figura 1. Desempenho do INS de diferentes graus.

O sistema de navegação inercial MEMS oferece uma alta taxa de atualização e pode fornecer informações de estado abrangentes, incluindo posição, velocidade, atitude, velocidade angular e aceleração, com alta precisão de navegação em curto prazo. No entanto, o sistema MEMS requer fontes de informação adicionais para inicializar a posição, a velocidade e a atitude, e seu erro de navegação puramente inercial se acumula ao longo do tempo, particularmente em sistemas de navegação inercial táticos e comerciais.

A combinação GNSS/MEMS INS permite aproveitar as vantagens complementares de ambos os sistemas: o GNSS proporciona precisão estável a longo prazo e pode oferecer valores iniciais de posição e velocidade, corrigindo os erros acumulados no MEMS INS por meio de filtragem. Ao mesmo tempo, o MEMS INS pode aumentar a taxa de atualização da saída de navegação GNSS, enriquecer os tipos de informações de estado fornecidas e auxiliar na detecção e eliminação de falhas de observação GNSS.

Modelo básico de navegação integrada GNSS/MEMS INS

O modelo básico de integração GNSS/MEMS INS reflete a relação funcional entre as informações observadas pelos sensores (IMU e receptores) e os parâmetros de navegação da aeronave (posição, velocidade e atitude), bem como os tipos e modelos aleatórios de erros de medição dos sensores. Os parâmetros de navegação da aeronave devem ser descritos em um sistema de coordenadas de referência específico.

Figura 2. Modelo básico do sistema de navegação integrada Gnssmems Ins.

Os problemas de navegação normalmente envolvem dois ou mais sistemas de coordenadas: os sensores inerciais medem o movimento do veículo em relação ao espaço inercial, enquanto os parâmetros de navegação do veículo (posição e velocidade) são geralmente descritos em um sistema de coordenadas georreferenciado para facilitar a compreensão. Os sistemas de coordenadas comumente usados ​​na navegação integrada GNSS/INS incluem o sistema de coordenadas inercial geocêntrico, o sistema de coordenadas georreferenciado fixo na Terra, o sistema de coordenadas geográficas local e o sistema de coordenadas do corpo.

Atualmente, os algoritmos para integração de GNSS/MEMS INS em navegação absoluta estão mais maduros e muitos produtos de alto desempenho surgiram no mercado. Por exemplo, os três modelos de MEMS INS recém-lançados pela Micro-Magic Inc., mostrados na imagem abaixo, são adequados para aplicações em drones, gravadores de voo, veículos não tripulados inteligentes, posicionamento e orientação de leitos rodoviários, detecção de canais, veículos de superfície não tripulados e veículos subaquáticos.

Figura 3. Os três novos sistemas GNSS/MEMS INS lançados pela Micro-Magic Inc.