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Ellipse A AHRS 迷你单元 右侧
Ellipse-A
AHRS 0.8 ° 航向精度(磁性) 5 厘米升沉 0.1 ° Roll and Pitch
发现
Ellipse-A
Ellipse D INS 迷你单元(右)
Ellipse-D
INS 双天线 RTK INS 0.05 ° 横滚和俯仰 0.2 ° 航向精度
发现
Ellipse-D
Quanta Extra INS 迷你单元(右)
Quanta Extra
INS 内置测地型双天线 0.03 ° 航向精度 0.008 ° 横滚 & 俯仰
发现
Quanta Extra

DoF – 自由度

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DoF 模型,表示描述物体在空间中的位置和姿态的独立运动。

自由度 (DoF) 模型描述了完全定义物体运动所需的独立变量的数量。在惯性导航中,DoF 模型建立了用于表示平移、旋转和平台动态行为的数学框架。它们直接影响运动方程、传感器融合算法、状态估计和导航精度。

最简单的模型描述沿单轴的运动。1-DoF 模型表示一个平移运动或一个旋转运动,通常用于振动分析或单轴稳定。2-DoF 和 3-DoF 模型通过引入多个平移或旋转轴扩展了这一概念。3-DoF 旋转模型使用陀螺仪、加速度计和可选的磁强计来估计横滚角、俯仰角和偏航角,使其适用于AHRS 系统中的姿态估计。

6-DoF 刚体模型是惯性导航的行业标准。它将三种平移运动(纵荡、横荡和垂荡)与三种旋转运动(横滚、俯仰和偏航)相结合,实现了完整的三维运动表示。现代IMU 测量沿这六个轴的角速度和比力,而 INS 算法通过诸如扩展卡尔曼滤波 (EKF) 等传感器融合技术整合这些测量值来估计位置、速度和姿态。

更高级的应用使用 7 到 15 自由度模型。这些模型包括附加的动态状态或关节体。它们还代表悬挂系统、转向机构和耦合刚体。工程师将其用于机器人、汽车、航空航天和海洋仿真。它们提高了动态真实感,但增加了计算复杂度。它们还需要更高级的估计算法。

选择适当的 DoF 模型取决于应用要求。车辆动力学和可用传感器也会影响选择。工程师必须平衡计算效率与导航精度。更高自由度的模型可提供更高的保真度。但是,它们需要足够的传感器信息和准确的物理模型。

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