朱辰霄，颜陆胜，刘东滟，徐祥

（苏州大学 电子信息学院，江苏苏州，215000）

0 引言

目前国家高度重视自主化科技的发展，而惯性导航是目前国内紧缺的高新技术，市场需求多、发展潜力大。当今信息时代，在很多的行业和领域里，位置、姿态、运动信息的获取是极为重要的。随着科学技术的不断发展，导航定位系统的种类越来越多，常见的有卫星导航系统、多普勒测速仪、地图匹配、惯性导航系统等。随着惯性导航技术的不断发展，捷联式惯性导航系统以其结构简单、稳定性高等优点，成为当前惯性导航系统的主要研究方向。

惯性传感器包括工业级和消费级。工业级惯性传感器一般都精度较好、稳定性较高，但是，我国目前并没有非常成熟的技术去制造高精度的工业级惯性传感器，而进口的高精度工业级惯性传感器，其核心产品对我国禁运的，并且价格昂贵。MEMS惯性传感器虽然具有微型化、成本低等优点，但是单一的消费级MEMS惯性传感器存在测量误差大、稳定性差等缺陷，这会导致MEMS惯性导航系统获取的姿态、运动数据精度差，无法满足高新产业的发展需求。

因此研究价格低、精度高、稳定性好的微惯性测量系统是十分有必要的。本文设计的阵列式微惯性测量系统，通过将32个MEMS惯性传感器的数据并行采集，然后对数据进行均值滤波处理。使得该设计系统采集到的数据延迟很小，且有很高的便携性和性价比。通过对该系统的研究设计，不仅能提高消费级MEMS微惯性测量单元的测量精度，还可以促进我国惯性导航系统技术的发展，对于提升我国在 MEMS 微惯性传感器的研究及其构成的上游导航系统的研究，具有十分重要的意义。

1 惯性传感器简介

惯性测量单元（IMU）全称Inertial Measurement Unit，采用惯性定律原理，可以检测物体的线性加速度、角速度，并将这些物理量转换成电信号。最基础的惯性传感器包括加速度计和角速度计（陀螺仪），他们是惯性系统的核心部件，是影响惯性系统性能的主要因素。利用牛顿力学定律，由加速度可以积分得出速度、距离，角速度可以积分得到转过的角度，结合定位、定姿算法，通过惯性传感器就可以得到运动物体的位置、姿态等信息，从而可以应用在智慧农业、无人机的姿态控制、可穿戴设备检测人体运动、无人驾驶等领域。

2 系统硬件设计

本文设计的阵列式微惯性测量系统的硬件结构图见图1。硬件结构主要包含MEMS传感器阵列模块、微处理器模块、并行数据总线。电源模块为所有系统提供电源。MEMS传感器阵列模块负责感知环境，采集当前的加速度、角速度数据；微处理器负责将惯性传感器采集到的数据进行预处理，然后通过均值滤波计算，处理得到当前被测物体的准确惯性信息，处理后的数据在微处理器中保存；并行数据总线负责实现多个传感器数据同步并行采集。最终的位置、姿态数据采用串口通信传输到计算机，计算机可以对采集到的阵列传感器数据显示和监测。

图1 系统硬件结构图

2.1 微处理器模块

处理器采用STM32H7最小系统电路，该微处理器的核心是高性能的ARM Cortex-M4 32位的RISC，STM32H7有较强的数据处理能力频率可以达到400MHz，其也有多外设接口，这给功能扩展提供了很大的便利，同时具有很好的兼容性，可以支持所有的单精度数据处理指令。

2.2 微惯性传感器阵列

本文设计的惯性传感器阵列采用消费级惯性传感器ICM20948。一个ICM20948芯片装有一个3轴陀螺仪、一个3轴加速度计和一个数字运动处理器。ICM20948在运动时可以进行校准，增强的FSYNC功能可改善EIS等应用的时序，能在保证低成本的同时为消费者提供最佳运动性能。本文设计了IIC和SPI双通信协议，以此增加设计的兼容性。

采用IIC通信的ICM20948模块设计的外部电路如图2上方所示。其中32个传感器共用同一个 SCL同步时钟线，32个传感器分别连接一条SDA传输数据线到单片机的I/O口，记做SDA00～SDA31。

图2 IIC通信与SPI通信的ICM20948电路

使用IIC 通信协议一定要注意的是 SCL 同步时钟线和 SDA 传输数据线都要连接上拉电阻，以此来提高IIC总线的驱动能力。

另一种为采用SPI通信的传感器阵列系统，其单个传感器外部电路如图2下方所示。32个传感器共用一个SCLK时钟信号线，MOSI为单输出控制命令信号线，nCS为片选控制信号线，MISOx为多输入数据信号线。

在两种通信模式的工作模式对比上看来，SPI是4根数据线全双工，IIC为半单工(2 线)。 IIC并行数据采集是针对只有IIC通信的微惯性传感器而设计的，但是由于IIC通信需要获取数据总线上的应答信号， 这使得在并行数据采集时容易出现误检测的问题。而且，IIC通信速率较低，在进行阵列式传感器配置时，采样频率会受到限制，不利于系统性能的提升。因此，当微惯性传感器支持SPI通信时，可以采用SPI通信设计单输出多输入并行数据采集方案，实现高采样率、稳定的并行数据采集。

2.3 并行数据总线

并行数据总线负责实现多个传感器数据进行同步并行采集，然后将测量得到的数据传入微处理器模块进行处理，例如均值滤波、Kalman滤波，以此将数据处理得到稳定性更高的数据。

之所以要设计并行数据总线，是因为采集、处理定位数据的延迟时间是衡量实时定位系统的一个重要标准之一。惯性实时定位系统的应用方向对姿态定位数据有着延迟小、精度高的要求，如果不能快速对定位信息做出判断，轻则影响系统实时定位准确性，重则造成事故。为了增加拓展性，广泛参考了市面上的惯性传感器通信协议，设计了SPI/IIC双通信并行数据采集总线，这样极大的增加了系统对惯性传感器的兼容性，同时配合高性能的主控芯片，将多个传感器按照一定的方式排列，使这些传感器同步运作。

图3是本作品方案并行数据总线方案图。图中左上方为半双工，IIC的SDA线需要交替方向通信，右上方为全双工，SPI 的 MOSI 和 MISO 互不影响。设计里让所有的 MEMS 传感器共享同一条公共的时钟线，这样主控芯片可以同步发送相同的工作命令给各个传感器，确保阵列内的各个传感器工作状态相同，所有的MEMS传感器的数据线连接到主控芯片的不同的 I/O 端口，当采集到数据后，各个传感器就会并行同步返回数据，这样不存在传输排队延时。

图3 并行数据总线通信图

3 系统软件设计

阵列式微惯性测量系统的板载程序是基于单片机专业软件 Keil uVision5 开发环境设计，使用 C/C++语言完成开发，主要包含底层硬件驱动、传感器标定、通信与编码等部分。程序运行流程如图4所示。

图4 程序运行示意图

程序运行开始后，首先进行系统初始化，这部分内容包括硬件外设和定位算法的初始化配置；然后，在主循环中，微处理器发出命令，同步控制各个惯性传感器读取加速度(g)、角速度(°/s)和磁力（uT）数据；等到数据测量完成后，微处理器就会通过并行数据总线无延迟地采集数据；随后数据进入预处理环节，微处理器将数据整理，进行多传感器数据的标定和多传感器数据均值滤波算法处理，最终处理得到准确的惯性数据。

进行多传感器均值滤波操作需要先从理论上证明均值滤波算法的科学性。惯性传感器测量数据中一般包含比例误差、零偏误差和随机噪声等，简化后的阵列式MEMS惯性传感器的测量模型可表示为：

式中， 1iN=… 表示第i个MEMS惯性传感器。其中为测量值，mbi为真值，Ci为比例矩阵，bi为偏置误差，iη为随机噪声。

对式（1）模型进行均值计算可得：

式中，

对于阵列MEMS惯性传感器，在阵列中心定义一个载体系b，每个MEMS惯性传感器载体系上的测量真值与中心处的测量真值关系可以表示为：

因为每个传感器与PCB板焊接相连，所以ib bC为固定常值。由于iC也是固定常值，因此式（2）可表示为：

式中：

从式（6）可验证，对阵列式MEMS惯性传感器测量值进行均值计算可以等效为一个虚拟的MEMS惯性传感器，从而也就可以对阵列式惯性传感器系统采集到的数据进行均值滤波处理。

4 系统实际效果

4.1 阵列式MEMS-IMU系统实物图

本文设计的阵列式MEMS-IMU系统实物图见图5。电路板上紧密布局了阵列式MEMS惯性传感器，主控芯片与各个惯性传感器通过并行数据总线连接。设计采用MEMES惯性传感器搭建系统，使得电路设计紧凑，整个电路板的尺寸仅为40×61×9mm，从图中与5角硬币的对比，可以看出本作品具有体积小巧、便于携带安装的特点。

图5 阵列传感器硬件实物

4.2 阵列式MEMS-IMU系统性能分析

设置采样频率为150Hz，温度为室温，对阵列式微惯性测量系统进行性能指标测试，绘制两小时内的Allan方差曲线，图6所示，并对其曲线做统一数据分析。

图6 本作品与单个惯性传感器Allan方差性能对比

Allan方差是量化噪声的一种常用方法，适用于鉴别测量数据中不同类型的噪声，可以用来评估传感器参数稳定性，Allan方差的值越小，传感器精度越好。本文设计的阵列式MEMS-IMU系统的Allan方差曲线大幅位于单个消费级惯性传感器曲线下方，说明本文设计的阵列式MEMSIMU系统的 Allan方差显著好于单个消费级惯性传感器，测量精度更高。

根据所采集的数据，我们计算出了各阵列式微惯性传感器陀螺仪和加速度计的角度随机游走和零偏不稳定性数据，数据见表1。惯性传感器是由加速度计和陀螺仪组成的，其零偏稳定性和随机游走代表着惯性传感器的性能，这两个数值越小说明惯性传感器性能越好。由表1中的数据可以看出，设计的阵列式惯性测量系统的测量精度相较于消费级惯性传感器ICM20948提升了约5.7倍，实现了高精度测量。

表1 阵列式微惯性测量系统性能参数

5 总结

本文针对现有消费级惯性传感器精度不佳的问题，设计了一种新型阵列式微惯性测量系统，能够稳定、准确的测量出载体的加速度、角速度，实现实时监测载体运动情况，具备了高精度、小体积的特点，具有一定的实用价值。