Formula Student 电动赛车
TUfast 车队为其电动赛车配备 Ellipse2-N 微型 INS/GNSS，用于动态分析。
“Ellipse-N 在我们 2018 年极为成功的赛车中起到了决定性作用（在英国、德国和西班牙的 autocross 获得第一名；在澳大利亚获得总排名第一）。” | Alexandre K.，TU FAST 车队车辆动力学
TUfast 亮相“学生方程式电动赛车”大赛
Formula SAE 于 1979 年由美国的一群教授创立，并于 1999 年传入欧洲。该项目旨在让学生挑战自我、检验能力，并学习如何在团队中参与大型项目的开发。
该赛事于几年前引入了电动组别，TUfast 携名为“eb018”的电动赛车参赛，该车内置了来自 SBG Systems 的微型惯性导航系统 Ellipse2-N。
车辆动力学
Ellipse-N INS/GNSS 已安装在 eb018 上。IMU 和 GPS 速度是团队用于估计车辆状态（速度、侧偏角、X 和 Y 加速度以及横摆角速度）的滤波器的主要来源。
然后将该状态与期望状态进行比较，以生成每个电机的指令。因此，Ellipse2-N 在 TUfast 极成功的 2018 年赛车中起到了决定性作用（在英国、德国和西班牙的 autocross 获得第一名；在澳大利亚获得总冠军）。
轮胎分析
GPS 位置被广泛用于分析。团队生成了许多地图，以便更直观地了解影响 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。它显示了我们卡尔曼滤波器中的一个内部校正因子。
由此我们得知，我们的轮胎模型高估了轮胎的纵向力（直道上的蓝色/绿色部分），但对横向力的估算相当准确（弯道上的橙色/黄色部分）。
2019 款赛车中的 Ellipse-N 应用
Ellipse 及其软件非常易于使用且易于配置。文档包含我们开始使用并开发系统接口所需的一切内容。
Ellipse 提供的数据非常准确，在 1 公里以上的行程中，有时甚至表现出不到 10 厘米的误差。我们对这款产品非常满意，”TUfast 车队车辆动力学负责人 Alexandre Kopp 解释道。
在 eb019 上，我们将进一步挖掘 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（如在 eb018 上）；第二个用于过滤输入到主滤波器物理模型的传感器和数据。”
主滤波器还将通过位置和航向估计得到改进。因此，Ellipse2-N 仍然是我们赛车用于状态估计的最重要传感器。其集成的卡尔曼滤波器在 eb019 上将特别有用，可提供精确的横摇、俯仰和偏航角估计。
这三个角度对于空气动力计算是必不可少的。
Ellipse-N
Ellipse-N 是一款紧凑且高性能的 RTK 惯性导航系统 (INS)，集成双频、四星座 GNSS 接收器。它提供横滚、俯仰、航向和升沉，以及厘米级 GNSS 位置。
Ellipse-N 传感器最适合动态环境和恶劣的 GNSS 条件，但也能够在具有磁航向的较低动态应用中运行。
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GNSS 与 GPS 有何区别？
GNSS 代表全球导航卫星系统，GPS 代表 全球定位系统。这些术语经常互换使用，但它们在基于卫星的导航系统中指的是不同的概念。
GNSS 是所有卫星导航系统的统称，而 GPS 则特指美国的系统。GNSS 包含多个系统，提供更全面的全球覆盖，而 GPS 只是这些系统中的一个。
通过集成来自多个系统的的数据，您可以通过 GNSS 获得更高的精度和可靠性，而单独的 GPS 可能会根据卫星可用性和环境条件而受到限制。
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其功能和提供数据的范围。
AHRS 提供方位信息——具体而言是车辆或设备的姿态（俯仰角、横滚角）和航向（偏航角）。它通常使用传感器组合（包括陀螺仪、加速度计和磁力计）来计算和稳定方位。AHRS 输出三个轴（俯仰、横滚和偏航）上的角位置，使系统能够了解其在空间中的方位。它通常用于航空、无人机、机器人和海洋系统中，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 不仅提供方位数据（类似于 AHRS），还能随着时间推移跟踪车辆的位置、速度和加速度。它使用惯性传感器来估计 3D 空间中的运动，而不依赖于诸如 GNSS 等外部参考。它结合了 AHRS 中的传感器（陀螺仪、加速度计），但也可能包含用于位置和速度跟踪的更高级算法，通常与 GNSS 等外部数据集成以提高精度。
综上所述，AHRS 侧重于方位（姿态和航向），而 INS 则提供全套导航数据，包括位置、速度和方位。
IMU 和 INS 之间有什么区别？
惯性测量单元（IMU）与惯性导航系统（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 专门用于传输有关运动和方向的基本数据，以便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 数据与先进算法相结合，以计算车辆随时间推移的位置、速度和姿态。它融合了诸如用于传感器融合和集成的卡尔曼滤波等导航算法。INS 提供实时的导航数据，包括位置、速度和姿态，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，特别是在无 GNSS 环境中，例如军用无人机、船舶和潜艇。
INS 是否支持接收来自外部辅助传感器的输入？
惯性导航系统（来自我们公司）可接收来自外部辅助传感器（如大气数据传感器、磁力计、里程计、DVL 等）的输入。
这种集成使 INS 具有极高的多功能性和可靠性，尤其是在 GNSS 禁用的环境中。
这些外部传感器通过提供补充数据，提升了INS 的整体性能和精度。
