引言

無人機(jī)、無人車、無人船、機(jī)器人等代表性無人系統(tǒng)的智能自主控制是當(dāng)前自動控制領(lǐng)域的研究熱點，更是提升無人系統(tǒng)自主性和智能化水平的核心技術(shù)。自主導(dǎo)航技術(shù)利用對應(yīng)的自主導(dǎo)航系統(tǒng)獲取無人系統(tǒng)自身的位置、速度及姿態(tài)信息，是實現(xiàn)無人系統(tǒng)智能自主控制必不可少的技術(shù)保障。在無線電導(dǎo)航、地形匹配導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航、磁導(dǎo)航及視覺導(dǎo)航等眾多導(dǎo)航技術(shù)中，不需要依賴外界信息的慣性導(dǎo)航技術(shù)是目前實現(xiàn)無人系統(tǒng)自主導(dǎo)航的一種最強(qiáng)有力技術(shù)手段?；?a target="_blank">微機(jī)電系統(tǒng)（micro-electro-mechanical system， MEMS）慣性傳感器的MEMS慣性導(dǎo)航技術(shù)是慣性導(dǎo)航技術(shù)的一個重要分支，其系統(tǒng)具有成本低、體積小、功耗低以及抗沖擊強(qiáng)等優(yōu)點。因此，針對MEMS慣性傳感器及其導(dǎo)航技術(shù)的研究對無人系統(tǒng)自主導(dǎo)航技術(shù)的快速發(fā)展和滿足其日益提升的應(yīng)用需求有重要的支撐意義。

1. MEMS慣性傳感器

1.1 MEMS慣性傳感器的分類

MEMS慣性傳感器包括MEMS陀螺儀及MEMS加速度計，其分類有多種方式，根據(jù)精度由低到高其可分為消費級（零偏》100°/h）和戰(zhàn)術(shù)級（零偏0.1°/h ~ 10°/h）。

根據(jù)感知角速度的方式，MEMS陀螺儀可以分為振動臂式、振動盤式和環(huán)形諧振式。振動臂式MEMS陀螺儀通過測量扭轉(zhuǎn)振動幅度以及扭轉(zhuǎn)振動相位來獲取角速度，典型代表為ENV-05A系列音叉式陀螺。振動盤式MEMS陀螺通過測量元件與底部之間電容量的變化來獲取角速度，典型代表為霍尼韋爾公司的HG1940慣性測量單元。環(huán)形諧振MEMS陀螺儀通過測量磁場變化來獲取角速度，典型代表是SiIMU02陀螺儀。

根據(jù)感知加速度的方式，MEMS加速度計可分為位移式、諧振式和靜電懸浮式。位移式MEMS加速度計通過檢測電容變化來測量加速度大小，典型代表為Northrop Grumman公司的SiACTM。諧振式MEMS加速度計通過測量諧振頻率的變化來測量加速度大小，精度很高，典型代表是霍尼韋爾公司的SiMMA。靜電懸浮式MEMS加速度計通過測量電容來獲取懸浮狀態(tài)下的圓盤或圓球位置從而測量加速度大小，理論精度高，典型代表是法國ONERA公司的SuperSTAR加速度計。

根據(jù)傳感原理，MEMS加速度計可分為壓阻式、壓電式和電容式3類。壓阻式加速度計通過將相應(yīng)懸臂梁上的電阻轉(zhuǎn)化成電壓輸出，即可將加速度信息轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘栞敵?，具有體積小、加工工藝簡單、精度高、響應(yīng)速度快、抗電磁干擾強(qiáng)等優(yōu)點。壓電式MEMS加速度計通過測量內(nèi)部壓敏阻值變化與被測加速度的關(guān)系，從而推算出外界加速度，具有測量范圍大、重量小、體積小、抗干擾能力強(qiáng)、結(jié)構(gòu)簡單和測量精度高的優(yōu)點。電容式MEMS加速度計通過檢測電容值的變化量，從而推算出外界加速度，具有測量精度高、靈敏度高、穩(wěn)定性好、功耗低等優(yōu)點。

1.2 MEMS慣性傳感器的發(fā)展概況

從MEMS陀螺儀與加速度計研制成功至今，伴隨著MEMS技術(shù)的發(fā)展，MEMS陀螺儀與加速度計器件性能得到明顯的提高。

1.2.1 國外MEMS陀螺儀發(fā)展歷程

1954年，C.S史密斯發(fā)現(xiàn)了壓阻效應(yīng)，為微型壓力傳感器的研制提供理論基礎(chǔ)。1967年，表面犧牲層工藝技術(shù)被提出，并在此基礎(chǔ)上具有高諧振頻率的懸梁技術(shù)被研制出。1989年，美國Draper實驗室研制出第一臺振動式微機(jī)電陀螺儀，這是慣性技術(shù)領(lǐng)域的一大變革；1993年，該實驗室研制出一種音叉線振動式微機(jī)電陀螺儀，將陀螺儀的發(fā)展向前邁出一大步。1997年，在美國加州大學(xué)伯克利分校，首個表面微機(jī)械的Z軸陀螺儀被設(shè)計出，其分辨率為1°/s。1999年，橫濱技術(shù)中心提出一種采用解耦設(shè)計的MEMS陀螺儀，其分辨率可達(dá)1°/h。2001年，美國Draper實驗室設(shè)計出一種單晶硅音叉式MEMS陀螺儀，溫度漂移為1°/（h/℃）。2002年，美國ADI公司研制出世界上第一款單片集成的商用陀螺儀ADXRS。2004年，德國的HSG公司設(shè)計出一款表面微機(jī)械的X軸陀螺儀，靈敏度為8mV/（°/s）。2006年，日本兵庫大學(xué)的K. Maenska報道了一種僅由一個帶電極的鋯鈦酸鉛棱柱體構(gòu)成的新型的壓電振動固態(tài)微機(jī)械陀螺。2013年，法國電子與信息技術(shù)實驗室設(shè)計出一種采用了橫向懸掛設(shè)計的3D電容音叉陀螺。

1.2.2 國外MEMS加速度計發(fā)展歷程

20世紀(jì)60年代末，對MEMS加速度計的研究和開發(fā)工作開始啟動，主要研發(fā)單位為美國的Draper實驗室、斯坦福大學(xué)以及加州大學(xué)伯克利分校。20世紀(jì)70年代，綜合MEMS工藝與壓阻效應(yīng)，出現(xiàn)了壓阻式加速度計，首次實現(xiàn)了MEMS加速度計的商業(yè)化。20世紀(jì)80年代末期，隨著表面MEMS工藝與傳感技術(shù)的結(jié)合，電容式MEMS加速度計得到迅速發(fā)展，并在汽車行業(yè)得到首次應(yīng)用。1989年，美國的ADI公司研制出一款A(yù)DXL50加速度計，該加速度計有50g量程。自21世紀(jì)以來，隨著集成電路及計算機(jī)行業(yè)的迅速發(fā)展，MEMS加速度計更多應(yīng)用于汽車安全氣囊，而且在手機(jī)、計算機(jī)等電子消費產(chǎn)業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用。未來MEMS加速度計將向著輕量化、高精度、經(jīng)濟(jì)化的方向發(fā)展。

1.2.3 國內(nèi)MEMS慣性器件發(fā)展歷程

我國的MEMS慣性器件的研究起步于20世紀(jì)90年代后期，自1995年起得到科技部、教育部、國家自然科學(xué)基金委員會等大力支持，國內(nèi)的MEMS陀螺儀研制取得了顯著成果。1998年清華大學(xué)研制出全國第一個音叉式MEMS陀螺儀，其分辨率為3°/s。2006年，電子集團(tuán)49所與俄羅斯應(yīng)用物理研究所合作研制出分辨率為70°/h的陀螺。2010年，中國科學(xué)院傳感器技術(shù)國家重點實驗室報道了一種采用高對稱結(jié)構(gòu)的微機(jī)械振動環(huán)型陀螺。2012年，***大學(xué)的Chun-Wei Tsai等制作了具有寬驅(qū)動頻率的雙解耦微機(jī)械陀螺。經(jīng)過20多年的發(fā)展，我國現(xiàn)有的技術(shù)已經(jīng)形成從設(shè)計到生產(chǎn)、測試的一系列體系，國內(nèi)眾多著名MEMS慣性器件公司的器件精度也有了顯著提高。

2. MEMS慣性導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)

MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)軟件設(shè)計方面主要是導(dǎo)航算法，包括初始對準(zhǔn)、慣性解算及誤差補(bǔ)償?shù)人惴?；其硬件設(shè)計方面主要包括電路及結(jié)構(gòu)的設(shè)計、慣性導(dǎo)航傳感器（陀螺儀、加速度計）及導(dǎo)航計算機(jī)的選擇等。系統(tǒng)精度不僅與硬件相關(guān)，而且與軟件有很大關(guān)系。在目前硬件加工技術(shù)發(fā)展較慢的前提下，系統(tǒng)中誤差補(bǔ)償算法尤為重要。對于導(dǎo)航精度要求較高的應(yīng)用，由于系統(tǒng)具有長航時的特點，MEMS慣性導(dǎo)航誤差易發(fā)散，多采用組合導(dǎo)航的方式來抑制慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差發(fā)散。本節(jié)主要介紹MEMS慣性傳感器的誤差分析與補(bǔ)償以及MEMS組合導(dǎo)航算法設(shè)計。

2.1 MEMS慣性傳感器的誤差分析與補(bǔ)償

慣性傳感器是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的核心組成，其精度決定了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的精度，所以慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的一項主要工作就是將慣性傳感器誤差進(jìn)行補(bǔ)償。提高慣性導(dǎo)航系統(tǒng)精度的手段大致有以下兩種，第一種是從工藝上提高慣性傳感器的精度，但是此方法技術(shù)難度大，且對于加工條件、材料等要求高；第二種就是采用誤差補(bǔ)償方式來對于系統(tǒng)的誤差進(jìn)行補(bǔ)償。

MEMS慣性傳感器的誤差分析與補(bǔ)償方法大致分為3種：第一種是采用誤差補(bǔ)償算法的方式進(jìn)行補(bǔ)償，即將誤差通過算法擬合方式進(jìn)行補(bǔ)償；第二種是采用旋轉(zhuǎn)調(diào)制技術(shù)，將IMU（慣性測量單元）加上轉(zhuǎn)動機(jī)構(gòu)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，通過旋轉(zhuǎn)來消除常值誤差（稱為旋轉(zhuǎn)調(diào)制）；第三種是采用Allan方差分析法，以補(bǔ)償系統(tǒng)的隨機(jī)誤差。

2.1.1 慣性傳感器的溫度誤差補(bǔ)償技術(shù)

溫度所帶來的慣性器件精度誤差主要來自慣性器件本身對于溫度的敏感程度以及溫度梯度或者溫度與溫度梯度的交叉乘積項的影響。隨著溫度的變化，慣性器件的結(jié)構(gòu)材料由于熱脹冷縮會形成干擾力矩，因此需要對于慣性器件的溫度特性進(jìn)行研究，以獲取溫度對于慣性器件輸出性能影響的規(guī)律，建立加速度計靜態(tài)溫度模型并且對因溫度變化引起的誤差進(jìn)行補(bǔ)償，是提高其精度的一種有效手段。

對陀螺儀及加速度計的靜態(tài)溫度模型進(jìn)行擬合的方法一般采取最小二乘法，以此得到陀螺儀和加速度計的數(shù)學(xué)模型系數(shù)與溫度的關(guān)系并建立靜態(tài)溫度誤差補(bǔ)償模型，從而提高器件精度。國內(nèi)多家陀螺儀及加速度計生產(chǎn)單位均對溫度誤差補(bǔ)償進(jìn)行研究，使之較補(bǔ)償前的產(chǎn)品靜態(tài)誤差減小了一個數(shù)量級。

2.1.2 慣性傳感器常值漂移誤差的旋轉(zhuǎn)調(diào)制技術(shù)

旋轉(zhuǎn)調(diào)制技術(shù)起初應(yīng)用于靜電陀螺系統(tǒng)，通過殼體旋轉(zhuǎn)來自動補(bǔ)償漂移誤差力矩。自激光陀螺面世以來，美國迅速開展了旋轉(zhuǎn)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的研究，1968年，有學(xué)者首次提出通過旋轉(zhuǎn)IMU的方式來對慣性傳感器的漂移誤差進(jìn)行補(bǔ)償。20世紀(jì)70年代，羅克韋爾公司研制了靜電陀螺檢測器，殼體采用了旋轉(zhuǎn)技術(shù)，使得與其配套的艦船系統(tǒng)具備長時間的精度性能。20世紀(jì)80年代，Sperry公司研制了單軸旋轉(zhuǎn)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，采用了經(jīng)典的單軸四位置正反轉(zhuǎn)停方案，直到現(xiàn)在該方案仍被廣泛應(yīng)用。1989年，北約船用標(biāo)準(zhǔn)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)即MK49型雙軸旋轉(zhuǎn)式激光陀螺慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，在潛艇以及水面艦艇上進(jìn)行裝備。在國內(nèi)國防科技大學(xué)首先開始旋轉(zhuǎn)調(diào)制技術(shù)在光學(xué)陀螺上的應(yīng)用。如今旋轉(zhuǎn)調(diào)制技術(shù)在MEMS上主要采用單軸旋轉(zhuǎn)方案，雙軸旋轉(zhuǎn)方案由于旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)復(fù)雜等原因相對應(yīng)用較少。

由于旋轉(zhuǎn)的需要，導(dǎo)航系統(tǒng)采取捷聯(lián)算法，從原理上來講，MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)調(diào)制可以有效抵消系統(tǒng)常值誤差，系統(tǒng)的誤差傳播方程如下：

在式（1）中，由于陀螺儀以及加速度計自身測量誤差所帶來的系統(tǒng)誤差為σωbib和σfb，因此式中的Cnbσωbib以及Cnbσfb兩項誤差是由于測量誤差引入的，故誤差補(bǔ)償主要補(bǔ)償這兩項誤差。由于以上兩項均包含Cnb，周期性地改變Cnb值即可消除這兩項誤差，故在慣性導(dǎo)航系統(tǒng)上施加旋轉(zhuǎn)裝置，將周期性誤差通過旋轉(zhuǎn)抵消，這就是旋轉(zhuǎn)調(diào)制技術(shù)提高慣性導(dǎo)航系統(tǒng)精度的原理。

旋轉(zhuǎn)調(diào)制方案需要確定旋轉(zhuǎn)軸個數(shù)（單軸、雙軸或多軸）、旋轉(zhuǎn)速率、旋轉(zhuǎn)角加速度、轉(zhuǎn)停時間及停止位置數(shù)等參數(shù)。靜基座及動基座下轉(zhuǎn)停方案的不同會對旋轉(zhuǎn)調(diào)制效果產(chǎn)生影響。

2.1.3 慣性傳感器隨機(jī)誤差的Allan方差分析

目前常用的隨機(jī)誤差建模方法有時間序列分析法、Allan方差法及功率譜密度分析法。

由于慣性導(dǎo)航的誤差方程推導(dǎo)都是建立在誤差為白噪聲的基礎(chǔ)上，而在現(xiàn)實中，MEMS慣性器件的輸出數(shù)據(jù)包含的各種噪聲都會對系統(tǒng)產(chǎn)生干擾，導(dǎo)致計算結(jié)果中出現(xiàn)隨機(jī)誤差。陀螺輸出值的誤差中的隨機(jī)噪聲需要建模來補(bǔ)償，而Allan方差分析法則是目前隨機(jī)噪聲分析中應(yīng)用最普遍、最廣泛的方法之一。MEMS器件中隨機(jī)誤差主要分為角度隨機(jī)游走、加速度隨機(jī)游走、量化噪聲及零偏穩(wěn)定性等。

Allan法是在1966年DavidAllan提出的，其主要是用于分析振蕩器相位以及評估頻率穩(wěn)定性。Allan方差可以反映出兩個連續(xù)采樣區(qū)間內(nèi)平均頻率差的起伏狀況，基于相位數(shù)據(jù)和頻率數(shù)據(jù)的阿倫方差估計式為

2.2 MEMS組合導(dǎo)航算法

MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)具有低成本、體積小、功耗低等優(yōu)勢。但是由于MEMS慣性器件精度較低，長時間使用會導(dǎo)致誤差發(fā)散較快，不能擔(dān)任長時間的導(dǎo)航任務(wù)，所以目前一般采用多傳感器融合的方式來進(jìn)行導(dǎo)航，即將MEMS慣性導(dǎo)航與其他導(dǎo)航方式進(jìn)行融合，通過其他導(dǎo)航系統(tǒng)的導(dǎo)航信息輔助來修正慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差，由此來提高整個導(dǎo)航系統(tǒng)的精度。若要進(jìn)行多個導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合，則要使用濾波等方法。

2.2.1 卡爾曼濾波算法

卡爾曼（Kalman）濾波是一種通過在被提取的觀測信號中獲得信息來對狀態(tài)量進(jìn)行估計的濾波算法。Kalman濾波是一種實時遞推算法，處理對象是隨機(jī)對象，根據(jù)系統(tǒng)噪聲與觀測噪聲，將系統(tǒng)的觀測值的輸出作為濾波器輸入，將需要估計的狀態(tài)量作為輸出，即通過上一時刻的觀測值估計出下一時刻的系統(tǒng)狀態(tài)量，故其實質(zhì)上是一種最優(yōu)估計方法。

常規(guī)的Kalman濾波適用于線性高斯模型，而大多數(shù)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)均為非線性系統(tǒng)，故常規(guī)的Kalman濾波不能滿足要求，必須建立適用于非線性系統(tǒng)的濾波算法。因此發(fā)展出擴(kuò)展Kalman濾波方法，其將非線性系統(tǒng)的非線性函數(shù)通過泰勒級數(shù)等方法線性化，并省去高階項，得到線性系統(tǒng)模型。

由于擴(kuò)展Kalman濾波是將非線性函數(shù)進(jìn)行線性化，因此不可避免的帶來線性化誤差，由此發(fā)展出無跡Kalman濾波。該濾波法針對非線性函數(shù)，對其概率密度進(jìn)行近似，使用已經(jīng)確定的樣本來估計狀態(tài)的后驗概率密度，不需要對非線性函數(shù)進(jìn)行近似。相比于擴(kuò)展卡爾曼濾波而言，無跡Kalman濾波的統(tǒng)計量不僅具有更高的精度，而且具有更高的穩(wěn)定性。

2.2.2 互補(bǔ)濾波算法

傳統(tǒng)的擴(kuò)展Kalman濾波具有雅可比矩陣，存在計算量大、并且白噪聲條件不能保證時刻成立等缺點；但是采用互補(bǔ)濾波算法可以減小計算量，提高系統(tǒng)測量精度，并且不需要在白噪聲條件下也可成立。利用陀螺儀與加速度計在頻域上的互補(bǔ)特性可以將陀螺儀與加速度計的數(shù)據(jù)融合精度提高，實現(xiàn)高精度的融合。

2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機(jī)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為原型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，通過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來訓(xùn)練模型參數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、輸出層及隱含層構(gòu)成。從20世紀(jì)40年代的M-P神經(jīng)元和Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，到50年代的Hodykin-Huxley方程、感知器模型與自適應(yīng)濾波器，再到60年代的自組織映射網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)認(rèn)知機(jī)、自適應(yīng)共振網(wǎng)絡(luò)，眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型已發(fā)展成為計算機(jī)視覺、信號處理等領(lǐng)域的經(jīng)典方法，帶來了深遠(yuǎn)的影響。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有正向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理、分布式存儲、高冗余度、可以進(jìn)行非線性運算以及良好的容錯性等特點。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷拓寬，如今在慣性導(dǎo)航、圖像處理等領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有廣泛的理論基礎(chǔ)，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型、網(wǎng)絡(luò)通信模型、記憶模型。學(xué)習(xí)算法表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的大數(shù)據(jù)分析具有良好的性能和應(yīng)用前景，在傳感器的數(shù)據(jù)融合中提供了決策依據(jù)，為無人系統(tǒng)的自主導(dǎo)航作出重要的貢獻(xiàn)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)挖掘中性能優(yōu)越，可以較好利用語言，且知識表達(dá)形式易于理解，但存在自學(xué)習(xí)能力弱、難利用數(shù)值信息等缺點，故可將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合。

3. MEMS慣性導(dǎo)航的應(yīng)用

MEMS慣性導(dǎo)航技術(shù)以其體積小、功耗低、重量輕及低成本等特點在多種無人系統(tǒng)，如無人機(jī)、無人車、無人船及機(jī)器人等系統(tǒng)中得到普遍應(yīng)用。

3.1 無人機(jī)領(lǐng)域

在近幾年來，微小型無人機(jī)在軍用以及民用領(lǐng)域內(nèi)發(fā)揮著越來越重要的作用，而為了實現(xiàn)無人機(jī)自身的定位以及定位問題，航姿測控系統(tǒng)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。航姿測控系統(tǒng)主要由GPS天線、GPS接收板、捷聯(lián)式磁傳感器、慣性測量單元、高度空速傳感器以及調(diào)理單元構(gòu)成。傳感器的精度直接決定無人機(jī)位姿的精度，傳感器采集到的數(shù)據(jù)通過導(dǎo)航算法計算出無人機(jī)的位置姿態(tài)信息。目前無人機(jī)的導(dǎo)航主要采取將MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)與GPS組合的手段，這樣既可以提高系統(tǒng)精度，又可以縮短初始對準(zhǔn)的時間。如今無人機(jī)上面搭載的導(dǎo)航系統(tǒng)精度為消費級，如Invensense MP6500的精度為2°/s，而隨著MEMS器件精度的提高以及成本的降低，未來無人機(jī)的導(dǎo)航精度將提高。

3.2 無人車領(lǐng)域

無人車是通過車載傳感器來感知外界環(huán)境，并且獲取車輛位置、姿態(tài)信息以及障礙物信息，從而控制車輛行駛速度、轉(zhuǎn)向以及起停等。目前谷歌、百度等公司均在開展無人車的研制工作，并已經(jīng)開展道路實驗。當(dāng)無人車行走到高大建筑物下，且GPS被遮擋而無法正常工作時，無人車上搭載的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)短時間內(nèi)的精度可以滿足車輛自主前行的需求。無人車上的MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，一般精度要求較高。

3.3 無人船領(lǐng)域

由于邊境巡邏、水質(zhì)勘探等任務(wù)所采取普通的艦船設(shè)備較為危險并且成本較高，致使無人船技術(shù)發(fā)展迅速。獲取無人船位置姿態(tài)信息是無人船能夠自主開展工作的重要前提。如今無人船上配備的傳感器主要有GPS，MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)及避障雷達(dá)等。隨著MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)精度的提高，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在無人船的位置姿態(tài)信息獲取中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。無人船上搭載的MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，一般消費級的中低精度即可滿足需求。

3.4 機(jī)器人領(lǐng)域

移動機(jī)器人是一種可以自主在固定或時變環(huán)境中進(jìn)行工作的自動化設(shè)備。近年來在服務(wù)業(yè)、家居、工業(yè)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。輪式機(jī)器人在應(yīng)用方面與無人車相似，均通過視覺相機(jī)、MEMS慣性傳感器、激光雷達(dá)及里程計等傳感器采集數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)航。國內(nèi)高校如國防科技大學(xué)、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等高校均對輪式機(jī)器人較早開始研究工作。在采取慣性傳感器與里程計的輪式機(jī)器人的導(dǎo)航過程中，MEMS慣性傳感器提供精確的姿態(tài)角，而由于輪子打滑等對慣性導(dǎo)航以及里程計產(chǎn)生影響，現(xiàn)大多通過視覺里程計與MEMS慣性導(dǎo)航組合導(dǎo)航，通過擴(kuò)展Kalman濾波算法來進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，從而提高系統(tǒng)精度。

3.4 其他領(lǐng)域

除了上述領(lǐng)域外，MEMS慣性傳感器還在電子設(shè)備，如手機(jī)、平板電腦、游戲機(jī)、相機(jī)、VR眼鏡以及用于室內(nèi)定位的單兵導(dǎo)航。目前消防員在高樓滅火時以及行動不便的老人在家的人身安全問題是社會普遍關(guān)注的問題，如果將MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)放置在探測人員身上進(jìn)行導(dǎo)航，則可以獲得實時位置姿態(tài)信息，這樣就可以提高被監(jiān)視人員的安全系數(shù)。使用MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行室內(nèi)人員定位辦法大致有以下幾種：一種是利用MEMS加速度計對人員步伐狀態(tài)進(jìn)行檢測識別，再通過磁力計檢測人員運動方向，由此來進(jìn)行室內(nèi)人員的定向定位。另外一種方法是采用兩個或多個MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，安裝在人員腳部以及腰部位置，通過多個MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)修正方法來進(jìn)行定位。

4. MEMS慣性導(dǎo)航的發(fā)展展望

4.1 MEMS慣性導(dǎo)航器件

近幾年來，MEMS慣性傳感器發(fā)展迅速，精度不斷提高。雖然相比光纖陀螺、激光陀螺仍有很大差距，但是其價格低、體積小、重量輕，使MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。未來隨著MEMS材料工藝與制造工藝不斷發(fā)展，MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)精度必將不斷提高，其成本也將不斷降低，因此采用戰(zhàn)略級高精度MEMS陀螺儀取代光纖陀螺儀是一個重要發(fā)展趨勢。隨著微加工工藝的不斷進(jìn)步，MEMS慣性傳感器將向著輕質(zhì)、小型化方向發(fā)展。

4.2 MEMS組合導(dǎo)航算法

盡管MEMS慣性傳感器精度在不斷進(jìn)步，但是戰(zhàn)術(shù)級MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差隨時間積累仍然發(fā)散較大，在很多場合還不能滿足高精度的要求，故MEMS慣性導(dǎo)航與GPS組合導(dǎo)航仍然是主要導(dǎo)航方式。因此，研究精度以及效率更高、魯棒性更強(qiáng)的算法，在軟件方面給予組合導(dǎo)航系統(tǒng)支持也是重要的發(fā)展方向。

4.3 MEMS慣性導(dǎo)航的應(yīng)用

在MEMS技術(shù)發(fā)展的數(shù)十年內(nèi)，MEMS慣性導(dǎo)航技術(shù)在電子領(lǐng)域、汽車行業(yè)以及家居服務(wù)行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。隨著MEMS慣性導(dǎo)航精度和穩(wěn)定性不斷提高，未來MEMS慣性導(dǎo)航技術(shù)必將在無人系統(tǒng)領(lǐng)域，如航天器、衛(wèi)星、機(jī)器人等無人系統(tǒng)中，扮演重要的角色。

5. 結(jié)語

MEMS慣性導(dǎo)航技術(shù)具有小型化、低成本等優(yōu)勢，在過去數(shù)十年內(nèi)得到了迅速發(fā)展，在無人系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)得到了越來越多的應(yīng)用，其作為未來慣性導(dǎo)航的主要發(fā)展方向，正在展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力以及良好的應(yīng)用前景。本文回顧了MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)展歷程，總結(jié)其關(guān)鍵技術(shù)，并對MEMS慣性導(dǎo)航技術(shù)的應(yīng)用及發(fā)展進(jìn)行展望，為MEMS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的研究提供參考。
來源；MEMS