大学生方程式赛车：IMU 的关键作用
Ellipse-D IMU满足了我们的所有需求，我们对它非常满意。GNSS 非常稳定，卡尔曼滤波器也令人满意。| 丹尼尔-K.，AMZ 电动赛车队
学生方程式赛车是一项国际教育工程竞赛，由来自世界各地的学生团队自行设计、制造方程式赛车并参加比赛。比赛包括 3 个类别：电动汽车、无人驾驶汽车和可燃汽车：
作为惯性导航系统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) 和全球导航卫星系统 (GNSS) 的多个工程师团队，以了解成功的关键因素。
IMU 对精确汽车动力学的重要性
AMZ 车队的 D. Kiesewalter 表示，IMU 可为参赛车队的赛车提供位置、速度、偏航率、滑移角、加速度和方向等赛车状态的决定性信息：
"我们需要IMU有几个原因。我们还需要高效的动力学控制和可靠、精确的欧拉角（滚动、俯仰和航向精度）测定。"
这样，电动汽车和可燃汽车的工程师就可以通过比较实际状态和理论状态，了解需要改进的地方。
大学生方程式赛车动力标准
在方程式比赛中，掌握加速度至关重要。如果赛车加速过快，就会出现偏移，从而导致车轮磨损。为了最大限度地减少轮胎磨损并充分发挥发动机的动力和性能，必须对加速度进行检查。
跟踪赛车轨迹至关重要。通过IMU 数据（尤其是位置）进行赛道分析，有助于确定赛车在赛道内或转弯时的位置是否正确。
不要忘记，大学生方程式赛车是一场竞赛。比赛目标之一就是在赛道上比其他车队跑得更快。因此，借助IMU速度是一个关键的研究因素。但这对电动赛车来说更为重要，因为它们需要跟踪消耗的能量。
无人驾驶赛车：从IMU 中汲取航向精度 和导航的精华
赛车可能使用单天线 GPS 进行航向精度，但无人驾驶汽车则依靠双天线IMU 实现精确的航向精度。
J. Liberal Huarte 解释说，航向精度 和定位对于设备的其他部分正常运行至关重要："
因此，精确的航向精度 精度是一项重要要求。还有，定位和绘图：在 X、Y 方向上定位自己非常重要"。因此，在这种类型的赛车中采用双IMU 是最佳解决方案，因为它能提供真正的航向精度 和位置，还有助于稳定激光雷达。
航向精度 对于无人驾驶赛车来说与精确导航同样重要。实时运动学（RTK）可实现极为精确的位置估计（1-2 厘米）。
IMU 对赛道进行分析，确保赛车定位和轨迹优化达到最佳状态。
更少的实施时间 = 更多的时间用于整个项目
"
车队没有太多时间来整合车辆的不同部分并对其进行测试。由于 CAN 和 ROS 框架主要由汽车工程师使用，IMU 可以成为这些工作流程的一部分，从而节省大量的开发时间。
附带示例的简洁 C 语言库是帮助团队进行集成的另一种方法。
SBG Systems 支持设计汽车的新方法
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Ellipse-D
Ellipse-D 是一种惯性导航系统，集成了双天线和双频率 RTK GNSS，与我们的后处理软件 Qinertia 兼容。
它专为机器人和地理空间应用而设计，可将里程表输入与脉冲或 CAN OBDII 融合，以提高盲区定位精度。
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什么是全球导航卫星系统（GNSS）与全球定位系统（GPS）？
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，但它们指的是卫星导航系统中的不同概念。
全球导航卫星系统是所有卫星导航系统的统称，而全球定位系统则特指美国的系统。它包括多个系统，提供更全面的全球覆盖，而 GPS 只是其中之一。
全球导航卫星系统通过整合来自多个系统的数据，提高了精确度和可靠性，而全球定位系统本身可能会受到卫星可用性和环境条件的限制。
全球导航卫星系统是指包括全球定位系统和其他系统在内的更广泛的卫星导航系统类别，而全球定位系统则是美国开发的一种特定的全球导航卫星系统。
AHRS 和INS 有什么区别？
姿态和航向精度 参考系统AHRS）与惯性导航系统INS）的主要区别在于其功能和所提供数据的范围。
AHRS 提供方位信息，特别是车辆或设备的姿态（俯仰、滚动）和航向精度 （偏航）。它通常使用陀螺仪、加速度计和磁力计等传感器组合来计算和稳定方向。AHRS 可输出三个轴（俯仰、滚动和偏航）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，以提供准确的姿态和航向精度 数据，这对车辆控制和稳定至关重要。
INS 不仅能提供方位数据（如AHRS ），还能跟踪车辆随时间变化的位置、速度和加速度。它使用惯性传感器来估算三维空间中的运动，而无需依赖全球导航卫星系统等外部参考。它结合了AHRS （陀螺仪、加速度计）中的传感器，但也可能包括更先进的位置和速度跟踪算法，通常与全球导航卫星系统等外部数据集成，以提高精确度。
总之，AHRS 侧重于定位（姿态和航向精度），而INS 则提供全套导航数据，包括位置、速度和航向精度。
IMU 和INS 有什么区别？
惯性测量单元 (IMU) 和惯性导航系统 (INS) 的区别在于其功能和复杂程度。
IMU （惯性测量单元）提供由加速度计和陀螺仪测量的车辆线性加速度和角速度的原始数据。它提供滚动、俯仰、偏航和运动信息，但不计算位置或导航数据。IMU 专门用于传递有关运动和方向的基本数据，供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 数据与先进的算法相结合，计算出车辆在一段时间内的位置、速度和方向。它采用卡尔曼滤波等导航算法进行传感器融合和整合。INS 可提供实时导航数据，包括位置、速度和方向，而无需依赖全球导航卫星系统等外部定位系统。
这种导航系统通常用于需要全面导航解决方案的应用，特别是在不使用全球导航卫星系统的环境中，如军用无人机、舰船和潜艇。
INS 是否接受外部辅助传感器的输入？
本公司的惯性导航系统接受来自外部辅助传感器的输入，如空气数据传感器、磁力计、速度计、DVL 等。
这种集成使INS 具有高度的通用性和可靠性，尤其是在缺乏全球导航卫星系统的环境中。
这些外部传感器通过提供补充数据，提高了INS 的整体性能和准确性。
