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分类: 嵌入式

2015-09-25 17:34:11

什么是惯性传感器?
严格意义上说,惯性传感器是一种利用惯性进行测量的器件。在实际应用中,当人们说到“惯性传感器”时,通常指的是加速度计或陀螺仪。

什么是加速度计和陀螺仪?它们有何区别?
加速度计是一种能够测量加速度或平移运动的传感器,陀螺仪是一种角速度传感器——它测量角旋转速度。虽然确实存在角加速度计(用于测量角旋转变化速率的器件),但它们很少使用。一般来说,加速度计被认为是一种测量线性加速度的器件。

加速度计可用在何处?
加速度计可有很多应用,这里介绍其中一些例子:
  • 加速度计可以用来测量振动。通常即将出现故障的机器,如电机轴承,会有一种特征化的振动模式。当电机轴承工作正常时,其运转是平稳和安静的。随着 时间的推移,它的表面会越来越粗糙,声音也会越来越大,最终将因磨损过度而损坏。加速度计可以通过测量机器不断变化的振动特征来检测潜在的故障。
  • 冲击可以被认为是一种非周期性的振动,因此加速度计也可以用来测量冲击。举例来说,加速度计可以用来测量集装箱是否遭受过野蛮装卸操作。一般的做法是,先记录装卸过程中加速度计的测量结果,然后上载这些数据,并在发货完成后对这些数据进行分析。
  • 加速度计可以用来测量速度的变化,汽车安全气囊碰撞传感器就是一个很好的例子。这种碰撞模块需要一直在检测速度发生巨大、突然的下降情况(速度的突然下降是碰撞的唯一可靠指示信号。而地面坑洞可能会产生很大冲击,但不应触发气囊)。
  • 许多加速度计(包括ADI公司生产的所有产品)可以测量静态加速度,如重力。重力向量总是指向地球中心。通过测量加速度计各个轴向的重力作用,就可以判断加速度计相对于地球的倾斜度。
陀螺仪可用在何处?
您想知道某样东西转得多快或转了多少的时候就可用到陀螺仪。虽然测量旋转速度的方法有许多种(光学、磁学等),但陀螺仪是不需要任何外部器件就能完成测量的独特方法。以下列举了一些实例:
  • 在汽车电子稳定控制系统中,汽车的转动速度就是用陀螺仪测量的,并将其与根据车轮速度和方向盘传感器计算出的期望值进行比较。如果两者之间存在差异,系统将采用差动刹车方式将汽车重新引入受控状态。
  • 数码相机中的光学图像稳定(防抖)功能也是通过陀螺仪测量相机的无意识晃动而实现的。当检测到晃动时,系统将通过移动镜头部件来调整图像,以便图像相对于图像传感器保持位置固定。采用这种方法后,即使相机在曝光期间发生晃动,仍能得到清晰的图像。
  • 在导航系统中,通过对陀螺仪的角速度输出数据进行积分来确定角方向,然后利用角方向判断用户是否在转弯以及转弯程度如何。再结合位移信息,就能计算出用户所在位置。
惯性传感器的主要误差来源有哪些?
大多数惯性传感器存在多个误差来源。有些来源容易处理,有些较难。现在介绍其中一些误差来源:
  • 零点偏置误差(或者对加速度计而言是零加速度偏置误差)
    零点偏置误差简单地说就是指惯性传感器在没有激励源时与零点的偏差,设有激励源对加速度计来说就是加速度为零,对陀螺仪来说就是没有旋转。一般来说,所有 传感器都存在至少两种形式的零点偏置误差:初始零点偏置误差和由于温度引起的零点偏置误差。初始偏置误差很容易校正——只需简单地测量没有激励源时传感器 的输出,然后从理想值中减去这个值。温度引起的零点偏置误差较难应对,因为每个传感器的校正系数都不一样,必须单独进行温度补偿。数据手册一般都会提供这 两种零点偏置误差的指标。
  • 比例因子误差
    比例因子误差是指与传感器理想灵敏度之间的偏差,同样也存在初始误差和由温度引起的误差。就像零点偏置误差一样,这两种比例因子误差也可以校准。比例因子 校准难度较大,因为它要求用户向传感器施加已知的激励。ADI公司的惯性传感器的初始比例因子误差都很小,由于温度引起的比例因子误差更小。
  • 噪声
    所有的惯性传感器都会受到噪声的影响。一般来说,噪声与带宽成正比,因此用户必须根据要用的带宽衡量噪声的重要性。ADI公司所有惯性传感器的噪声本质上 都是高斯噪声(即噪声能量在所有频率点都是相同的),因此处理起来比较简单。在使用单极点输出滤波器的情况下,传感器的RMS噪声公式为:RMS噪声=噪 声密度*√(带宽*π/2)。噪声密度在传感器数据手册中应该都有规定。
  • 还有其它一些不太重要的误差来源,如非线性、输出电压与参考电压比不一致等,本期FAQ就不作讨论了。
什么是惯性传感器的分辨率极限?
通常是噪声限制了惯性传感器的分辨率。可以根据上述公式简单地计算RMS噪声。一般来说分辨出低于RMS噪声的信号是不可能的。

如果需要更高的分辨率,该怎么办?
您可以尽量挑选具有较低噪声的传感器(为了满足大多数应用要求,ADI公司提供多种噪声密度的传感器产品)。如果仍然不能满足要求,有两个方法可以考虑 ——带宽和噪声密度。如前所述,本底噪声取决于噪声密度和带宽。由于用户无法控制传感器的本底噪声,则可以针对特定应用尽可能减小带宽。如果需要更多调 整,用户可以对来自多个传感器的信号取平均。如前所述,ADI公司的惯性传感器的噪声都是随机(高斯)噪声,因此传感器噪声相互间是不相关的。如果对n个 传感器取平均,那么噪声性能可以有√n的改善。
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