oficina de sistema de navegação integrado inercial

Pontos-chaveProduto: MEMS GNSS/INS da Micro-Magic Inc, incluindo o modelo I3500 para aplicações de mapeamento.Características:Tamanho: Compacto e leve para fácil integraçãoPrecisão: instabilidade de polarização de 2,5°/h, caminhada aleatória angular de 0,028°/√hAcelerômetro MEMS: faixa de ± 6g, instabilidade de polarização zero

Pontos-chaveProduto: Soluções de navegação integrada GNSS/INSPrincipais recursos:Componentes: O sistema integrado inclui receptor GNSS, Unidade de Medição Inercial (IMU) e sensores opcionais como LiDAR ou hodômetros.Função: Mantém a precisão e a estabilidade durante a perda de sinal GNSS usando sensores adicionais ou restrições de estado de movimento como ZUPT.Aplicações: Ideal para navegação urbana, mineração, exploração de petróleo e outros ambientes com possíveis obstruções de sinal.Navegação Inercial: Utiliza giroscópios e acelerômetros para medir posição, velocidade e aceleração.Conclusão: O design do sistema integrado está evoluindo, com soluções que melhoram a robustez em ambientes desafiadores, ao mesmo tempo que equilibram custos e complexidade.Num sistema de navegação integrado GNSS/INS, as medições GNSS desempenham um papel crítico na correção do INS. Portanto, o bom funcionamento do sistema integrado depende da continuidade e estabilidade dos sinais dos satélites. No entanto, quando o sistema opera sob viadutos, copas de árvores ou dentro de edifícios urbanos, os sinais de satélite podem ser facilmente obstruídos ou interferidos, levando potencialmente a uma perda de bloqueio no receptor GNSS. Este artigo discute soluções para manter a precisão e estabilidade dos sistemas de navegação integrados GNSS/INS quando os sinais dos satélites são perdidos.Quando o sinal do satélite fica indisponível por um longo período, a falta de correções GNSS faz com que os erros INS se acumulem rapidamente, especialmente em sistemas com unidades de medição inercial de menor precisão. Este problema leva a um declínio na precisão, estabilidade e continuidade da operação do sistema integrado. Consequentemente, é essencial resolver este problema para aumentar a robustez do sistema integrado em ambientes tão complexos.1.Duas soluções principais para lidar com a perda de sinal de GNSS/INSAtualmente, existem duas soluções principais para enfrentar o cenário de perda de sinal de satélite.Solução 1: Integrar Sensores AdicionaisPor um lado, sensores adicionais podem ser integrados ao sistema GNSS/INS existente, como odômetros, LiDAR, sensores astronômicos e sensores visuais. Assim, quando a perda de sinal do satélite torna o GNSS indisponível, os sensores recentemente adicionados podem fornecer informações de medição e formar um novo sistema integrado com o INS para suprimir a acumulação de erros do INS. Os problemas com esta abordagem incluem o aumento dos custos do sistema devido aos sensores adicionais e à complexidade potencial do projeto se os novos sensores exigirem modelos de filtragem complexos.Fig.1 Visão geral do sistema de navegação integrado GNSS IMU ODO LiDAR SLAM.Solução 2: Tecnologia ZUPTPor outro lado, um modelo de posicionamento com restrições de estado de movimento pode ser estabelecido com base nas características de movimento do veículo. Este método não requer a adição de novos sensores ao sistema integrado existente, evitando assim custos adicionais. Quando o GNSS não está disponível, as novas informações de medição são fornecidas pelas restrições de estado de movimento para suprimir a divergência INS. Por exemplo, quando o veículo está parado, a tecnologia de atualização de velocidade zero (ZUPT) pode ser aplicada para suprimir o acúmulo de erros INS.ZUPT é um método de baixo custo e comumente usado para mitigar a divergência do INS. Quando o veículo está parado, a velocidade do veículo deveria teoricamente ser zero. Porém, devido ao acúmulo de erros INS ao longo do tempo, a velocidade de saída não é zero, portanto a velocidade de saída INS pode ser usada como uma medida do erro de velocidade. Assim, com base na restrição de que a velocidade do veículo seja zero, uma equação de medição correspondente pode ser estabelecida, fornecendo informações de medição para o sistema integrado e suprimindo o acúmulo de erros INS.Fig.2 O fluxograma do algoritmo GNSSIMU baseado em ZUPT fortemente acoplado ao CERAV.No entanto, a aplicação do ZUPT exige que o veículo esteja parado, tornando-o uma tecnologia estática de atualização de velocidade zero que não pode fornecer informações de medição durante as manobras normais do veículo. Em aplicações práticas, isto exige que o veículo pare frequentemente a partir de um estado de movimento, reduzindo a sua manobrabilidade. Além disso, o ZUPT exige a detecção precisa dos momentos estacionários do veículo. Se a detecção falhar, informações de medição incorretas poderão ser fornecidas, levando potencialmente à falha deste método e até mesmo fazendo com que a precisão do sistema integrado diminua ou divirja.ConclusãoA perda de sinais de satélite pode causar rápida acumulação de erros no INS, particularmente em ambientes complexos como áreas urbanas. Duas soluções principais são apresentadas: adicionar sensores adicionais, como LiDAR ou sensores visuais, para fornecer medições alternativas, ou usar restrições de estado de movimento como a tecnologia Zero-Velocity Update (ZUPT) para corrigir erros de INS. Cada abordagem tem suas próprias vantagens e desafios, com a integração de sensores aumentando os custos e a complexidade, enquanto o ZUPT exige que o veículo esteja parado e detectado com precisão para ser eficaz.A Micro-Magic Inc está na vanguarda da tecnologia de navegação inercial e lançou recentemente três produtos MEMS INS auxiliados por GNSS com vários níveis de precisão (nível industrial, nível tático e nível de navegação). Notavelmente, o MEMS GNSS/INS I3500 de nível industrial apresenta uma instabilidade de polarização de 2,5°/h e um passeio aleatório angular de 0,028°/√hr, juntamente com um acelerômetro MEMS de alta precisão com uma grande faixa (±6g, instabilidade de polarização zero

In the design of navigation and control systems, AHRS (Attitude and Heading Reference System) and INS (Inertial Navigation System) are two key technical modules. Although they are both based on inertial measurement units (IMUs), their processing methods, output results, and application scopes are essentially different. This article will compare AHRS and INS in depth from the dimensions of system composition, sensor fusion algorithm, mathematical model, error source analysis, and typical applications, to provide theoretical and application support for engineering practice and research. 1. System Structure Overview AHRS System Structure AHRS systems are usually composed of three types of sensors:Three-axis gyroscopes (Angular Rate Sensors)；Three-axis accelerometers (Linear Acceleration Sensors)；Three-axis magnetometers (Earth Magnetic Field Sensors) These data are fused through a filtering algorithm to estimate the current three-dimensional posture (expressed in Euler angles or quaternions). INS system structure INS systems are usually composed of IMU (gyroscope + accelerometer), and realize navigation functions through integral calculation: Integrate acceleration to get velocity, and then integrate to get position; Integrate angular velocity to calculate attitude changes. INS can be integrated into an "autonomous navigation system" to achieve continuous positioning for a certain period of time even in an environment where GPS is not available. 2. Core Mathematical Formulas and Calculation Process 1. Attitude estimation (AHRS) Assume that the three-axis angular velocity isUsing quaternionRepresents the posture, then the posture update formula is as follows: Combined with the magnetometer and accelerometer, attitude error correction is achieved through complementary filtering or extended Kalman filtering (EKF). Schematic diagram of attitude error correction formula (complementary filtering):             2. Inertial Navigation (INS) The core of INS is to integrate acceleration twice: Speed ​​calculation: Position calculation: Since the IMU data contains noise and bias, the integration process will lead to the accumulation of errors (drift): To this end, INS is often fused with GPS, vision, or UWB to constrain error drift. 3. Error model analysis Error Source AHRS INS Gyroscope Bias Causes slow attitude drift, correctable via magnetometer Accumulates into significant drift in attitude, velocity, and position Accelerometer Error Affects gravity direction estimation Severely impacts position estimation; long-term errors grow quadratically Magnetometer Interference Impacts yaw (heading) estimation Generally unaffected (no magnetometer used) Numerical Integration Error First-order integration with manageable errors Second-order integration leads to significant errors Algorithm Robustness High (mature attitude decoupling algorithms) Moderate; requires robust filtering and error modeling support 4. Comparison of Sensor Fusion Algorithms Algorithm Type Typical Usage in AHRS Typical Usage in INS Complementary Filtering Fast attitude fusion for low-computational-power devices Rarely used (insufficient precision) Kalman Filter (EKF) Fuses gyro, accelerometer, and magnetometer to correct errors Fuses gyro, accelerometer, and external references (e.g., GPS) Zero-Velocity Update (ZUPT) Not used Commonly applied in pedestrian navigation to reduce drift SLAM/Visual-Inertial Navigation Not applicable Combined with visual sensors to enhance navigation accuracy   5. Comparison of Typical Application Scenarios Application AHRS INS Small UAVs ✅ For attitude control & heading estimation ✅ Used for path planning or in GPS-denied environments VR/AR Headsets ✅ Provides head orientation tracking ❌ Not required (position accuracy unnecessary) Autonomous Vehicles ❌ Attitude alone insufficient for navigation ✅ Critical for high-precision map matching and dead reckoning in GPS-denied zones Rocket Guidance ❌ Insufficient precision for standalone use ✅ High-precision INS required in high-dynamic environments Underground/Underwater ❌ Magnetometer failure in such environments ✅ Combines with sonar/UWB for precise navigation 6. Summary: A5000 vs I3700: Practical application of high-precision sensors in AHRS and INS A5000 – High-precision MEMS AHRS attitude sensor A5000 is a highly integrated digital output high-precision AHRS (attitude and heading reference system). Its core features include: Built-in three-axis high-precision accelerometer, gyroscope and magnetometer Use 6-state Kalman filter for sensor fusion to enhance the robustness of attitude estimation Output includes heading angle (Yaw), pitch angle (Pitch), roll angle (Roll) and angular velocity, acceleration information Suitable for attitude perception scenarios such as drones, robots, mining vehicles, AGVs, agricultural automation equipment, etc. Miniature design, suitable for space-constrained applications   I3700 – Full-featured Inertial Navigation System (INS) In contrast, the I3700 is an inertial navigation system for high-dynamic autonomous navigation applications, integrating a high-performance IMU module and supporting fusion with external signals (such as GPS). Its key features include: Output attitude angle + velocity + 3D position, supporting long-term navigation Suitable for scenarios that require full autonomous navigation capabilities, such as underground mines, GPS-free environments, precision agriculture or marine unmanned systems Supports multiple data interfaces, compatible with SLAM, GPS, and UWB fusion systems   With a powerful digital signal processing unit, it has excellent stability and long-term drift control capabilities A5000 Heading 9 Axis Navigation System Navigational Guided System Low Price High Accuracy   I3700 High Accuracy Agricultural Gps Tracker Module Consumption Inertial Navigation System Mtk Rtk Gnss Rtk Antenna Rtk Algorithm