主页 案例分析 大学生方程式电动赛车 – TUfast 团队选择 SBG INS

大学生电动方程式赛车

TUfast 团队为其电动赛车配备 Ellipse2-N 微型 INS/GNSS,用于动力学分析。

“在 2018 年的赛车中,Ellipse-N 是一个非常重要的因素,它帮助我们取得了巨大的成功(在英国、德国和西班牙的自动越野赛中均获得第一名;在澳大利亚的总成绩中获得第一名)。” | Alexandre K., Vehicle Dynamics TU FAST Team

INS车辆
TUfast Formula Electric Car

美国大学生方程式汽车大赛 (Formula SAE) 于 1979 年由美国教授创立,并于 1999 年传入欧洲。该项目旨在让学生挑战自我、测试自己的能力,并学习如何在团队中完成一个大型项目。

几年前,比赛迎来了电动汽车类别,TUfast 与其名为“eb018”的电动汽车竞争,该汽车嵌入了 SBG Systems 的微型惯性导航系统 Ellipse2-N。

Ellipse-N INS/GNSS 已安装在 eb018 上。IMU 和 GPS 速度是团队用来估计车辆状态(速度、滑移角、X 和 Y 加速度以及偏航率)的滤波器的主要来源。

然后将此状态与所需状态进行比较,以生成每个电机的命令。因此,Ellipse2-N 是 TUfast 非常成功的 2018 款汽车(在英国、德国和西班牙的自动越野赛中获得第一名;在澳大利亚的总成绩中获得第一名)中一个非常决定性的因素。

GPS 位置被广泛用于分析。该团队生成了许多地图,以更直观地了解影响 eb018 性能的所有现象。一个非常有见地的例子是下面的轨迹图。它显示了我们的卡尔曼滤波器中的内部校正因子。

TUfast 无人驾驶汽车方程式学生赛
TUfast Self Driving Car。| 来源:Formula Student

我们由此得知,我们的轮胎模型高估了纵向轮胎力(直道上的蓝色/绿色部分),但对横向力(弯道上的橙色/黄色部分)的估计相当准确。

Ellipse 及其软件非常易于使用且易于配置。该文档包含我们需要入门并开发与我们系统的接口所需的一切。

Ellipse 提供的数据准确,并且在 1 公里以上的行程中,在某些时候显示的误差小于 10 厘米。TUfast 团队负责车辆动力学的 Alexandre Kopp 解释说,我们对这款产品非常满意。

在 eb019 上,我们将更多地利用 Ellipse2-N 的潜力。我们将使用 2 个卡尔曼滤波器;一个用于主状态(与 eb018 上一样);第二个用于过滤传感器和数据,并将其馈送到主滤波器的物理模型。

视频缩略图

主滤波器也将通过位置和航向精度估计得到改进。 因此,Ellipse2-N 仍然是我们赛车最重要的状态估计传感器。 其集成的卡尔曼滤波器在 eb019 上特别有用,可以准确估计横滚角、俯仰角和偏航角。

这三个对于气动力的计算是必需的。

TUfast Driveless Car
TUfast Driveless Car Formula Student
0.0 5 °
横滚和俯仰 (RTK)
0. 2 °
航向精度(RTK高动态)
1 cm
RTK GNSS 定位
47
INS 总重量

Ellipse-N

Ellipse-N 是一款紧凑型高性能 RTK 惯性导航系统 (INS),集成了双频、四星座 GNSS 接收器。它提供横滚、纵倾、航向和升沉数据,以及厘米级的 GNSS 位置。

Ellipse-N 传感器最适合动态环境和恶劣的 GNSS 条件,但也可以在具有磁航向的较低动态应用中运行。

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什么是 GNSS 与 GPS?

GNSS 代表全球导航卫星系统,而 GPS 代表全球定位系统。这些术语经常互换使用,但它们指的是基于卫星的导航系统中不同的概念。

GNSS 是所有卫星导航系统的统称,而 GPS 专门指美国系统。它包括多个系统,可提供更全面的全球覆盖,而 GPS 只是其中一个系统。

通过集成来自多个系统的数据,您可以通过 GNSS 获得更高的精度和可靠性,而仅使用 GPS 可能会受到卫星可用性和环境条件的限制。

AHRS 和 INS 之间有什么区别?

姿态和航向参考系统 (AHRS) 与惯性导航系统 (INS) 之间的主要区别在于它们的功能和提供的数据范围。

 

AHRS 提供方向信息,特别是车辆或设备的姿态(俯仰、横滚)和航向(偏航)。它通常使用陀螺仪、加速度计和磁力计等传感器的组合来计算和稳定方向。AHRS 输出三个轴(俯仰、横滚和偏航)中的角位置,使系统能够了解其在空间中的方向。它通常用于航空、无人机、机器人和船舶系统中,以提供准确的姿态和航向数据,这对于车辆控制和稳定至关重要。

 

INS 不仅提供方向数据(如 AHRS),还跟踪车辆随时间推移的位置、速度和加速度。它使用惯性传感器来估计 3D 空间中的运动,而无需依赖 GNSS 等外部参考。它结合了 AHRS 中的传感器(陀螺仪、加速度计),但也可能包括更高级的位置和速度跟踪算法,通常与 GNSS 等外部数据集成以提高精度。

 

总而言之,AHRS 侧重于方向(姿态和航向),而 INS 提供全套导航数据,包括位置、速度和方向。

IMU 和 INS 之间有什么区别?

惯性测量单元 (IMU) 和惯性导航系统 (INS) 之间的区别在于它们的功能和复杂性。
IMU(惯性测量单元)提供有关车辆线性加速度和角速度的原始数据,这些数据由加速度计和陀螺仪测量。它提供有关横滚、俯仰、偏航和运动的信息,但不计算位置或导航数据。IMU 专门设计用于中继有关运动和方向的基本数据,以进行外部处理以确定位置或速度。
另一方面,INS(惯性导航系统)将 IMU 数据与高级算法相结合,以计算车辆随时间推移的位置、速度和方向。它结合了导航算法,如卡尔曼滤波,用于传感器融合和集成。INS 提供实时导航数据,包括位置、速度和方向,而无需依赖 GNSS 等外部定位系统。
该导航系统通常用于需要全面导航解决方案的应用中,尤其是在 GNSS 受限的环境中,例如军用 UAV、船舶和潜艇。

INS 是否接受来自外部辅助传感器的输入?

我们公司的惯性导航系统接受来自外部辅助传感器(如空速传感器、磁力计、里程计、DVL等)的输入。

这种集成使 INS 具有高度的通用性和可靠性,尤其是在 GNSS 受限的环境中。

这些外部传感器通过提供补充数据来增强 INS 的整体性能和精度。