Formula Student：IMU/GNSS 的关键作用
在 Formula Student 比赛期间，一些电动和无人驾驶团队使用我们的 Ellipse IMU/GNSS 装备了他们的赛车。
Ellipse-D 传感器满足了我们所有的需求，我们对它非常满意。GNSS 非常稳定，卡尔曼滤波器也很令人满意。| Daniel K., AMZ Racing Electric Team
Formula Student 是一项国际教育工程竞赛，来自世界各地的学生团队在其中设计、建造和竞赛他们自己的方程式赛车。比赛包括 3 个类别：电动汽车、无人驾驶汽车和可燃汽车。
Formula Student 的参与者不仅要制造最快的赛车，还要在耐力、加速和防滑板性能方面表现出色。
作为惯性导航系统方面的专家和多个团队的合作伙伴，我们采访了使用我们的惯性测量单元 (IMU) 结合全球导航卫星系统 (GNSS) 的各个工程师团队，以了解成功的关键要素是什么。
IMU/GNSS 对于精确汽车动力学的重要性
正如 AMZ Racing 的 D. Kiesewalter 所说，IMU/GNSS 向参赛团队的赛车提供了关于汽车状态的决定性信息，例如位置、速度、横摆率、侧滑角、加速度和方向：
“我们需要一个 IMU 出于几个原因。主要是为了确定我们汽车的位置状态。我们还需要高效的动力学控制以及对欧拉角（横滚、俯仰和航向）的可靠和准确的确定。”
这样，电动汽车和可燃汽车的工程师可以通过将实际状态与理论状态进行比较来了解需要改进的地方。
大学生方程式赛车动力学标准
掌握加速是方程式比赛期间的首要任务。当汽车加速过多时，它可能会漂移，这会导致车轮磨损。为了最大限度地减少轮胎磨损并充分利用发动机的功率和性能，必须检查加速度。
跟踪赛车轨迹至关重要。借助 IMU/GNSS 数据（尤其是位置）进行电路分析，并有助于确定汽车是否在电路内定位良好或转弯时定位良好。
让我们不要忘记，Formula Student 是一场比赛。比赛的目标之一是在赛道上比其他团队更快。因此，速度是需要研究的关键因素，这要归功于 IMU/GNSS。但对于电动赛车来说，这一点更为重要，因为它们需要跟踪消耗的能量。
无人驾驶赛车：充分利用 IMU/GNSS 的航向精度和导航
赛车可以使用单天线 GPS 进行航向确定，但无人驾驶车辆依靠双天线 IMU/GNSS 来实现精确的航向。它可以实现更快的初始化，即使在静止位置也能提供真实航向。
UPC Driverless (ETSEIB) 的 J. Liberal Huarte 解释说，航向和定位对于设备的其他部分正常运行至关重要：“当我们使用 LiDAR 技术时，您向一侧或另一侧偏离 1 度的事实会极大地影响位置。
因此，精确的航向是一个很大的要求。此外，定位和测绘也非常重要：在 X、Y 中定位自己非常重要。” 因此，在这种类型的赛车中实施双 GNSS/IMU 是最佳解决方案，因为它提供真实的航向和位置，这也有助于稳定 LiDAR。
对于无人驾驶赛车而言，航向与精确导航同等重要。实时动态 (RTK) 允许对位置进行极其精确的估计 (1-2 厘米)。IMU/GNSS 越精确，汽车就越能够在赛道上行驶而不会漂移。
IMU/GNSS 分析电路以确保最佳的汽车定位和轨迹优化。
更少的实施时间 = 为整个项目节省更多时间
“我们的测试时间非常短，因此如果速度快，我们就可以在赛道上更快地行驶并进行更多测试”，TUfast Racing 的车辆动力学控制 A. Kopp 说道。
团队没有太多时间来集成车辆的不同部分并对其进行测试。由于汽车工程师主要使用 CAN 和 ROS 框架，因此可以成为此类工作流程一部分的 IMU/GNSS 可以节省大量的开发时间。
随示例提供的干净的 C 库是帮助团队进行集成的另一种方式。
SBG Systems 支持新的汽车设计方式
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Ellipse-D
Ellipse-D 是一款惯性导航系统，集成了双天线和双频 RTK GNSS，与我们的后处理软件 Qinertia 兼容。
专为机器人和地理空间应用而设计，它可以将里程计输入与 Pulse 或 CAN OBDII 融合，以提高航位推算精度。
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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。
