Pontos-chaveProduto: Sistema de navegação integrado GNSS/MEMS INSPrincipais recursos:Componentes: Combina sensores inerciais MEMS com receptores GNSS para recursos aprimorados de navegação.Função: Fornece atualizações de alta frequência e informações precisas de posição, velocidade e atitude, integrando dados inerciais com correções GNSS.Aplicações: Ideal para drones, gravadores de voo, veículos não tripulados inteligentes e veículos subaquáticos.Fusão de dados: utiliza filtragem Kalman para mesclar dados GNSS com dados MEMS INS, corrigindo erros acumulados e melhorando a precisão geral.Conclusão: Este sistema integrado aproveita os pontos fortes de ambas as tecnologias para melhorar o desempenho e a confiabilidade da navegação, com aplicações abrangentes em vários setores.Com o desenvolvimento dos dispositivos inerciais MEMS, a precisão dos giroscópios e acelerômetros MEMS melhorou gradualmente, levando a rápidos avanços na aplicação de MEMS INS. No entanto, o aprimoramento na precisão dos dispositivos inerciais MEMS não tem sido suficiente para atender às demandas cada vez mais altas de precisão do MEMS INS. Assim, melhorar a precisão do MEMS INS através de algoritmos de compensação de erros e outros métodos tornou-se o foco da pesquisa do MEMS INS.Para melhorar o desempenho do MEMS INS, os pesquisadores exploraram vários métodos para reduzir os erros nesses sistemas. Existem quatro abordagens principais para reduzir erros do MEMS INS:Calibração e compensação de parâmetros de erro do sensor: envolve o uso de modelagem matemática e ferramentas experimentais para estimular erros do sensor, calibrando sistematicamente 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 externas de informação. Esta compensação automática de erros no algoritmo de navegação suprime a influência dos erros do sensor no MEMS INS.Tecnologia de Redundância de Dispositivo Inercial: Devido ao baixo custo dos sensores inerciais MEMS, projetos de redundância podem ser implementados. A redundância nos sensores pode reduzir efetivamente o impacto de erros aleatórios no MEMS INS, melhorando assim o desempenho.Incorporando Fontes de Informação Externas: Usando filtragem de Kalman para navegação integrada para suprimir o acúmulo de erros MEMS INS.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 MEMS INSMEMS INS é um tipo de sistema de cálculo morto que mede o estado relativo do momento de amostragem anterior ao 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 fazem dele um sistema de navegação central para diversos porta-aviões, como aeronaves, navios e veículos. A Fig.1 lista o desempenho do INS de diferentes graus.Fig.1 O desempenho do INS de diferentes graus.MEMS INS oferece uma alta taxa de atualização e pode gerar informações de estado abrangentes, incluindo posição, velocidade, atitude, velocidade angular e aceleração, com alta precisão de navegação de curto prazo. No entanto, o MEMS INS requer fontes de informação adicionais para inicializar a posição, velocidade e atitude, e o seu puro erro de navegação inercial acumula-se ao longo do tempo, particularmente em INS de nível tático e comercial.A combinação GNSS/MEMS INS pode realizar as vantagens complementares de ambos os sistemas: GNSS fornece precisão estável a longo prazo e pode oferecer valores iniciais de posição e velocidade, corrigindo os erros acumulados no MEMS INS através de filtragem. Enquanto isso, o MEMS INS pode aumentar a taxa de atualização da saída de navegação GNSS, enriquecer os tipos de saída de informações de estado e auxiliar na detecção e eliminação de falhas de observação GNSS.Modelo Básico de Navegação Integrada GNSS/MEMS INSO modelo básico de integração GNSS/MEMS INS reflete a relação funcional entre as informações observadas dos sensores (IMU e receptores) e os parâmetros de navegação da transportadora (posição, velocidade e atitude), bem como os tipos e modelos aleatórios de erros de medição dos sensores . Os parâmetros de navegação do transportador devem ser descritos em um sistema de coordenadas de referência específico.Fig.2 Modelo Básico de Navegação Integrada Gnssmems InsOs problemas de navegação normalmente envolvem dois ou mais sistemas de coordenadas: os sensores inerciais medem o movimento do transportador em relação ao espaço inercial, enquanto os parâmetros de navegação do transportador (posição e velocidade) são geralmente descritos num sistema de coordenadas fixo na Terra para uma compreensão intuitiva. Os sistemas de coordenadas comumente usados na navegação integrada GNSS/INS incluem o sistema de coordenadas inerciais centrado na Terra, o sistema de coordenadas fixas na Terra centrado na Terra, o sistema de coordenadas geográficas locais e o sistema de coordenadas corporais.Atualmente, os algoritmos para integração GNSS/MEMS INS na navegação absoluta amadureceram e muitos produtos de alto desempenho surgiram no mercado. Por exemplo, os três modelos MEMS INS recém-lançados pela Micro-Magic Inc, mostrados na imagem abaixo, são adequados para aplicações em drones, gravadores de voo, veículos inteligentes não tripulados, posicionamento e orientação de leitos de estradas, detecção de canais, veículos de superfície não tripulados e subaquáticos. veículos.Fig.3 Os três INS GNSS/MEMS recém-lançados pela Micro-Magic IncI3500Sistema de navegação inercial Mems Gyro I3500 de 3 eixos de alta precisão I3700Módulo de rastreador gps agrícola de alta precisão, sistema de navegação inercial de consumo, algoritmo mtk rtk gnss rtk, antena rtk