一種激光陀螺慣性測量單元混合標(biāo)定方法

程駿超，房建成，吳偉仁，李建利，王文建

（北京航空航天大學(xué) 新型慣性儀表與導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)國防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室，北京 100191）

一種激光陀螺慣性測量單元混合標(biāo)定方法

程駿超，房建成，吳偉仁，李建利，王文建

（北京航空航天大學(xué) 新型慣性儀表與導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)國防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室，北京 100191）

針對采用低精度轉(zhuǎn)臺標(biāo)定高精度激光陀螺慣性測量單元(IMU)的方法進(jìn)行了研究。提出一種不依賴轉(zhuǎn)臺精度的靜態(tài)解析與Kalman濾波估計(jì)混合的新型高精度標(biāo)定方法。首先采用多位置靜態(tài)解析法粗標(biāo)定出IMU系統(tǒng)參數(shù)的低精度初始值；然后根據(jù)慣性導(dǎo)航算法基本誤差方程，建立以IMU系統(tǒng)參數(shù)粗標(biāo)定結(jié)果的殘差為估計(jì)對象，以IMU速度誤差為觀測量的擴(kuò)展Kalman濾波器，估計(jì)出系統(tǒng)參數(shù)殘差，進(jìn)一步修正粗標(biāo)定結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠利用低精度轉(zhuǎn)臺獲得與高精度轉(zhuǎn)臺相當(dāng)?shù)膮?shù)標(biāo)定精度，降低了慣導(dǎo)系統(tǒng)的標(biāo)定成本，滿足高精度激光陀螺IMU的使用需求。

機(jī)抖激光陀螺；慣性測量單元；混合標(biāo)定；誤差補(bǔ)償；Kalman濾波

激光陀螺具有精度高、啟動快、數(shù)字化輸出等優(yōu)點(diǎn)[1]，由其組成的慣性測量單元（Inertial Measurement Unit, IMU）已被廣泛應(yīng)用于航空、航海及遙感測繪等領(lǐng)域[2-3]。然而，IMU的性能直接由其系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定的精度決定[3-4]，高精度激光陀螺 IMU通常需要使用價(jià)格昂貴的高精度精密轉(zhuǎn)臺才能標(biāo)定，無形中增加了IMU的生產(chǎn)成本。因此，如何使用低精度轉(zhuǎn)臺標(biāo)定高精度激光陀螺IMU，降低標(biāo)定成本，保證標(biāo)定精度，成為亟待解決的問題。

IMU系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定是指獲取外部運(yùn)動激勵(lì)與IMU輸出信號之間解析關(guān)系的過程，國內(nèi)外已有大量文獻(xiàn)開展了研究。傳統(tǒng)的靜態(tài)多位置與動態(tài)角運(yùn)動相結(jié)合的標(biāo)定方法[3-6]需要精密轉(zhuǎn)臺提供精確的姿態(tài)和角速率基準(zhǔn)，基于敏感分量對稱相抵的思想獲得標(biāo)定結(jié)果。然而，該方法標(biāo)定結(jié)果的精度嚴(yán)重依賴于轉(zhuǎn)臺的角位置、角速率、調(diào)平以及指北精度[4]，而標(biāo)定高精度機(jī)抖激光陀螺IMU的要求更為苛刻。

近年來，Syed等人提出一種所謂“shape-frommotion”思想的IMU靜態(tài)多位置標(biāo)定方法[7-8]，該方法基于輸入激勵(lì)與 IMU輸出信號模相等的基本原則，無需轉(zhuǎn)臺提供任何基準(zhǔn)，即可直接標(biāo)定出所有IMU系統(tǒng)參數(shù)。然而，其角速度通道系數(shù)精度較低，無法滿足高精度機(jī)抖激光陀螺 IMU的使用需求[8]。此外，學(xué)者們還提出了基于Kalman濾波的系統(tǒng)級標(biāo)定方法[9-11]，它以慣導(dǎo)誤差方程為基礎(chǔ)建立濾波模型，以速度誤差為觀測量，在IMU運(yùn)動過程中估計(jì)IMU系統(tǒng)參數(shù)。該方法雖然不依賴精密轉(zhuǎn)臺，但對系統(tǒng)參數(shù)直接進(jìn)行估計(jì)，精度通常受濾波器穩(wěn)定性的影響，收斂速度較慢[10]。

綜合上述各方法優(yōu)缺點(diǎn)，本文提出一種激光陀螺IMU混合標(biāo)定新方法，具體分為三步：首先采用基于“shape-from-motion”思想的解析方法標(biāo)定出IMU系統(tǒng)參數(shù)低精度初始值；然后從慣導(dǎo)誤差方程出發(fā)，建立以IMU系統(tǒng)參數(shù)粗標(biāo)定結(jié)果的殘差為狀態(tài)變量，以速度誤差為觀測量的擴(kuò)展kalman濾波器，估計(jì)系統(tǒng)參數(shù)殘差；最后利用殘差修正初始值，得到IMU系統(tǒng)參數(shù)高精度標(biāo)定結(jié)果。該方法無需精密轉(zhuǎn)臺提供姿態(tài)基準(zhǔn)，降低了標(biāo)定成本，保證了標(biāo)定精度。最終，本文通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了提出方法的有效性。

1 IMU系統(tǒng)參數(shù)粗標(biāo)定

1.1 IMU測量模型

假設(shè)正交IMU機(jī)體系o-xbybzb為b系，三支陀螺儀敏感軸確定的非正交坐標(biāo)系o-xgygzg為g系，三支加速度計(jì)敏感軸確定的非正交坐標(biāo)系 o-xayaza為 a系。IMU加速度通道的測量模型可表示為[8]：

式中， Ki(i = x,y,z)表示i方向加速度計(jì)的標(biāo)度因數(shù)，Mij(i, j = x,y,z;i ≠ j)表示a系下i方向加計(jì)測量軸與b系下j軸的安裝系數(shù)。定義b系下xb軸與xa軸重合，yb軸在o-xaya平面內(nèi)垂直于xb，zb軸與xb和yb符合右手定則。那么式(2)可以變成：

同理，IMU角速度通道測量模型可表示為[4]：

式中， Si(i = x,y,z)表示i方向陀螺的標(biāo)度因數(shù)，Eij(i, j = x,y,z;i ≠ j )表示g系下i方向陀螺測量軸與b系下j軸的安裝系數(shù)。

1.2 IMU系統(tǒng)參數(shù)粗標(biāo)定

“Shape-from-motion”的基本思想是利用外部激勵(lì)與 IMU輸出量模相等的原則建立系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定的數(shù)學(xué)關(guān)系，本文利用該方法實(shí)現(xiàn)IMU系統(tǒng)參數(shù)粗標(biāo)定。

1.2.1 加速度通道粗標(biāo)定

加速度通道的測量模型式(1)可進(jìn)一步寫成：

通過長時(shí)間采樣求平均的方法消除隨機(jī)誤差因素Δa的影響，并將式(6)帶入式(7)中，則：

式中：

是由加速度通道所有待求參數(shù)構(gòu)成的對稱矩陣，將式(9)帶入式(8)，并將其展開為線性形式：

由于加速度通道存在9個(gè)待求參數(shù)，根據(jù)上述關(guān)系，將IMU靜態(tài)放置于大于等于9個(gè)非共面的不同位置采集加計(jì)輸出數(shù)據(jù)，即可通過最小二乘的方法求解出中所有元素，進(jìn)一步根據(jù)公式(9)中的對應(yīng)關(guān)系求出加速度通道的系統(tǒng)參數(shù) Ka和 Ba。

1.2.2 角速度通道粗標(biāo)定

角速度通道的測量模型式(4)可進(jìn)一步寫成：

式中，

IMU靜態(tài)情況下角速度通道輸入與加速度通道輸入的乘積存在以下關(guān)系：

將式(11)帶入式(12)中，得到：

式中， fb可由式(6)計(jì)算。將式(13)展開為線性形式：

角速度通道存在12個(gè)待求系數(shù)，根據(jù)上述關(guān)系，只需將IMU靜態(tài)放置于大于等于12個(gè)非共面不同位置采集陀螺和加計(jì)數(shù)據(jù)，即可通過最小二乘的方法求出及中對應(yīng)元素，進(jìn)一步根據(jù)矩陣運(yùn)算得到角速度通道系統(tǒng)參數(shù) Sg和 Dg。

由于地球自轉(zhuǎn)角速度所提供的外部激勵(lì)量值較小，上述方法角速度通道參數(shù)的精度較低。因此，需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的kalman濾波器對系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行修正。

2 基于Kalman濾波的IMU系統(tǒng)參數(shù)修正

2.1 IMU測量誤差模型

考慮到粗標(biāo)定得到系統(tǒng)參數(shù)的不準(zhǔn)確性以及傳感器隨機(jī)噪聲的影響，由式(1)可推出 IMU加速度通道的測量誤差模型為：

式中，δKi(i = x,y,z)為粗標(biāo)定加計(jì)標(biāo)度因數(shù)的殘差，δMij(i = y,z; j = x,y;i ≠ j )為粗標(biāo)定加計(jì)安裝系數(shù)的殘差。同理，由式(4)可推出 IMU角速度通道測量誤差模型：

式中，δSi(i = x,y,z)為粗標(biāo)定陀螺標(biāo)度因數(shù)的殘差，δEij(i, j = x,y,z;i ≠ j )為粗標(biāo)定陀螺安裝系數(shù)殘差。

2.2 Kalman濾波狀態(tài)方程

基于傳統(tǒng)的INS/GPS組合濾波以及INS空中機(jī)動對準(zhǔn)技術(shù)[12-14]，本文選取轉(zhuǎn)臺運(yùn)動過程中IMU的速度誤差、姿態(tài)誤差以及上述系統(tǒng)參數(shù)殘差 δBa、 δKa、δDg和 δSg構(gòu)成濾波狀態(tài)向量。具體如下所示：

式中，δVE、δVN和δVU表示IMU捷聯(lián)解算過程中導(dǎo)航坐標(biāo)系下東向、北向和天向的速度誤差，φE、φN和φU表示俯仰、橫滾和航向角誤差。

在推導(dǎo)濾波狀態(tài)方程之前，首先需要將加速度計(jì)的測量誤差從a系轉(zhuǎn)換到n系中，即：

將公式(20)展開得到：

同理，將陀螺儀的測量誤差從g系轉(zhuǎn)換到n系下，可得到下式：

將 n系下陀螺和加計(jì)的測量誤差式(22)和(23)擴(kuò)充到慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差方程中，得到標(biāo)定狀態(tài)下濾波方程：

式中， Re為地球半徑，L是當(dāng)?shù)鼐暥龋?VE、 VN和 VU分別表示捷聯(lián)解算的東向、北向及天向速度。濾波狀態(tài)方程可進(jìn)一步寫成：

式中，X為式(19)所示27維系統(tǒng)狀態(tài)向量，F(xiàn)為27 ×27維系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，G為27×6維系統(tǒng)噪聲轉(zhuǎn)移矩陣；W是6維系統(tǒng)噪聲向量，表示為：

系統(tǒng)噪聲轉(zhuǎn)移矩陣G可表示為：

系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F可表示為：

其中對應(yīng)元素表示如下：

2.3 Kalman濾波量測方程

IMU隨轉(zhuǎn)臺運(yùn)動進(jìn)行標(biāo)定，只存在角運(yùn)動，沒有線運(yùn)動，但由于系統(tǒng)參數(shù)誤差，以及加計(jì)敏感中心與轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)軸不重合引起IMU內(nèi)桿臂速度誤差，使得IMU導(dǎo)航解算過程產(chǎn)生了非零線速度。因而，將經(jīng)內(nèi)桿臂速度誤差補(bǔ)償后的IMU速度誤差作為濾波的觀測量。

假設(shè) IMU中三個(gè)方向加速度計(jì)測量敏感軸與轉(zhuǎn)臺對應(yīng)轉(zhuǎn)軸之間距離構(gòu)成的內(nèi)桿臂向量為：

那么由于內(nèi)桿臂效應(yīng)而產(chǎn)生的速度誤差在 IMU導(dǎo)航坐標(biāo)系下可以表示為：

經(jīng)內(nèi)桿臂速度誤差補(bǔ)償后的 IMU慣性導(dǎo)航速度誤差可以表示為：

定義以IMU速度誤差為觀測量的濾波量測方程：

式中， H=[diag｛1, 1, 1｝ 03×24]為量測矩陣，v=[vx, vy, vz]T為量測噪聲。

2.4 標(biāo)定路徑設(shè)計(jì)

轉(zhuǎn)臺帶動IMU運(yùn)動進(jìn)行標(biāo)定過程中，需要設(shè)計(jì)有效轉(zhuǎn)動路徑，使得因系統(tǒng)參數(shù)誤差引起的IMU導(dǎo)航速度誤差被有效的激勵(lì)出來，如標(biāo)定加速度計(jì)相關(guān)參數(shù)誤差需要將其置于重力加速度輸入的靜態(tài)環(huán)境下，標(biāo)定陀螺儀相關(guān)參數(shù)誤差需要將其置于較大角速度（如5～10 (°)/s）輸入的轉(zhuǎn)動環(huán)境下，由此保證標(biāo)定精度。

2.5 IMU系統(tǒng)參數(shù)的確定

利用 Kalman濾波估計(jì)得到的系統(tǒng)參數(shù)殘差對粗標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行修正，可得到激光陀螺IMU系統(tǒng)參數(shù)的高精度標(biāo)定結(jié)果，表示為：

3 實(shí)驗(yàn)及分析

3.1 激光陀螺IMU系統(tǒng)組成

本實(shí)驗(yàn)室研制的高精度激光陀螺IMU如圖1所示。由三支精度為0.01(°)/h的激光陀螺儀、三支精度優(yōu)于10 μg的石英撓性加速度計(jì)、配套電路以及相應(yīng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)組成。其體積為 200 mm×190 mm×112 mm，重量優(yōu)于5.3 kg。該系統(tǒng)已被應(yīng)用于位置姿態(tài)測量系統(tǒng)中。

圖1 激光陀螺IMUFig.1 RLG inertial measurement unit

3.2 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

圖2 激光陀螺IMU標(biāo)定Fig.2 Calibration of RLG IMU

圖3 加速度計(jì)偏置殘差估計(jì)結(jié)果Fig.3 Estimated residuals of accelerometers bias

圖4 加速度計(jì)標(biāo)度因數(shù)殘差估計(jì)結(jié)果Fig.4 Estimated residuals of accelerometers scale factor

系統(tǒng)參數(shù)粗標(biāo)定結(jié)果如表1中第二列所示，通過Kalman濾波估計(jì)的殘差結(jié)果如表1中第三列所示，各系數(shù)的估計(jì)曲線如圖3～8所示?？梢?，各系數(shù)殘差均已收斂。利用濾波估計(jì)得到的系數(shù)殘差對粗標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行修正，得到最終的IMU系統(tǒng)參數(shù)的高精度標(biāo)定結(jié)果如表1中第四列所示。

圖5 加速度計(jì)安裝系數(shù)殘差估計(jì)結(jié)果Fig.5 Estimated residuals of accelerometers installation

圖6 激光陀螺零偏殘差估計(jì)結(jié)果Fig.6 Estimated residuals of RLG bias

圖7 激光陀螺標(biāo)度因數(shù)殘差估計(jì)結(jié)果Fig.7 Estimated residuals of RLG scale factor

表 1 IMU系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定結(jié)果Tab.1 Calibrated parameters of IMU

圖8 激光陀螺安裝系數(shù)殘差估計(jì)結(jié)果Fig.8 Estimated residuals of RLG installation

3.3 車載驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

為了驗(yàn)證利用本文方法得到的標(biāo)定系數(shù)的準(zhǔn)確性，對標(biāo)定的激光陀螺IMU進(jìn)行跑車實(shí)驗(yàn)，考察其純慣性導(dǎo)航精度，同時(shí)與文獻(xiàn)[4]中傳統(tǒng)動靜結(jié)合的標(biāo)定方法（采用高精度三軸轉(zhuǎn)臺，位置精度0.001°，轉(zhuǎn)動速率精度為0.001 (°)/s）得到的系統(tǒng)參數(shù)的導(dǎo)航結(jié)果進(jìn)行對比。跑車實(shí)驗(yàn)的路線為北京市五環(huán)路，利用GPS的位置數(shù)據(jù)作為真實(shí)值進(jìn)行位置誤差檢校。

實(shí)驗(yàn)過程中，首先啟動IMU預(yù)熱30 min，然后行駛至起點(diǎn)處使車輛靜止300 s進(jìn)行初始對準(zhǔn)，再以60公里/小時(shí)的速度行駛1 h后停止，計(jì)算停止點(diǎn)純慣性導(dǎo)航的位置誤差。實(shí)驗(yàn)共進(jìn)行7組，對應(yīng)兩種標(biāo)定方法的導(dǎo)航位置誤差如表2所示，其中第1組實(shí)驗(yàn)的位置軌跡如圖9所示。從表2可以看出，本文提出方法得到系統(tǒng)參數(shù)對應(yīng)的純慣性導(dǎo)航位置精度與傳統(tǒng)方法相當(dāng)，均達(dá)到優(yōu)于0.6 n mile/h的水平，滿足高精度激光陀螺IMU的使用需求。

圖9 第1組車載實(shí)驗(yàn)軌跡Fig.9 Trajectories of the first group vehicle experiment

表 2 1 h車載實(shí)驗(yàn)位置誤差Tab.2 Position errors of 1 h vehicle experiments

4 結(jié) 論

采用傳統(tǒng)的動靜結(jié)合的方法標(biāo)定慣性測量單元，其缺點(diǎn)在于標(biāo)定精度嚴(yán)重依賴于所使用轉(zhuǎn)臺的精度。因此，高精度激光陀螺IMU通常需要使用價(jià)格昂貴的高精度精密轉(zhuǎn)臺才能標(biāo)定，大大增加了IMU的生產(chǎn)成本。

針對上述問題，本文提出一種完全不依賴轉(zhuǎn)臺精度的靜態(tài)解析標(biāo)定與 Kalman濾波估計(jì)混合的新型高精度標(biāo)定方法。首先采用多位置靜態(tài)解析標(biāo)定方法，以地球自轉(zhuǎn)角速度和重力加速度為激勵(lì)粗標(biāo)定出IMU系統(tǒng)參數(shù)的低精度初始值；然后基于慣導(dǎo)誤差方程，建立以IMU系統(tǒng)參數(shù)粗標(biāo)定結(jié)果的標(biāo)定殘差為狀態(tài)變量，以經(jīng)過內(nèi)桿臂補(bǔ)償后的導(dǎo)航速度誤差為觀測量的擴(kuò)展 Kalman濾波器，估計(jì)出系統(tǒng)參數(shù)殘差；再利用殘差對初始值進(jìn)行修正，得到IMU系統(tǒng)參數(shù)的高精度標(biāo)定結(jié)果。

車載實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法獲得的標(biāo)定結(jié)果與依賴高精度轉(zhuǎn)臺的傳統(tǒng)方法相當(dāng)，滿足高精度激光陀螺IMU的使用需求。

（References）：

[1] Titterton D H, Weston J L. Strapdown inertial navigation technology[M]. 2nd Ed. Lexington: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2004.

[2] Li J, Fang J, Ge S. Kinetics and design of a mechanically dithered ring laser gyroscope position and orientation system[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2013, 62: 210-220.

[3] 謝波，秦永元，萬彥輝. 激光陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)多位置標(biāo)定方法[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào)，2011，19(2)：157-169.

XIE Bo, QIN Yong-yuan, WAN Yan-hui. Multiposition calibration method of laser gyro SINS[J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2011, 19(2): 157-169.

[4] 陳北歐，孫文勝，張桂宏，等. 捷聯(lián)組合(設(shè)備無定向)六位置測試標(biāo)定[J]. 導(dǎo)彈與航天運(yùn)載技術(shù)，2001，3(3)：23-27.

CHEN Bei-ou, SUN Wen-sheng, ZHANG Gui-hong, et al.. Strapdown unit(without orientation) six-position test calibration [J]. Missile and Space Vehicle, 2001, 3(3): 23-27.

[5] 劉百奇，房建成. 一種改進(jìn)的IMU無定向動靜混合高精度標(biāo)定方法[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào)，2008，29(6)：1250-1254.

LIU Bai-qi, FANG Jian-cheng. Modified hybrid calibration method for IMU without orientation[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2008, 29(6): 1250-1254.

[6] 周章華，吳亮華，張偉，練濤. 捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)在非轉(zhuǎn)臺條件下的全參數(shù)標(biāo)定[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào)，2013，21(5)：570-575，579.

ZHOU Zhang-hua, WU Liang-hua, ZHANG Wei, LIAN Tao. Full parameters calibration for SINS without turntable[J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2013, 21(5): 570-575, 579.

[7] Syed Z F, Aggarwal P, Goodall C et al.. A new multi-position calibration method for MEMS inertial navigation systems[J]. Measurement Science and Technology, 2007, 18: 1897-1907.

[8] Zhang Hongliang, Wu Yuanxin, Wu Wenqi, et al., Improved multi-position calibration for inertial measurement units[J]. Measurement Science and Technology, 2010, 21: 015107.

[9] Mohinder S.G, Vinson D. H and Randy S. M. Application of kalman filtering to the calibration and alignment of inertial navigation system[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 1991, 36(1): 4-13.

[10] 吳賽成，秦石喬，王省書，等. 激光陀螺慣性測量單元系統(tǒng)級標(biāo)定方法[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào)，2011，19(2)：185-189.

WU Sai-cheng, QIN Shi-qiao, WANG Xing-shu, et al. Systematic calibration method for RLG inertial measurement unit[J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2011, 19 (2): 185-189.

[11] 張小躍，張春熹，宋凝芳. 基于組合導(dǎo)航技術(shù)的光纖捷聯(lián)系統(tǒng)在線標(biāo)定[J]. 航空學(xué)報(bào)，2008，29(6)：1656-1659.

ZHANG Xiao-yue, ZHANG Chun-xi, SONG Ning-fang. Online calibration of FOG strapdown system based on integrated navigation technology[J]. Acta Aeronautica et Astronaut Ica Sinica, 2008, 29(6): 1656-1659.

[12] Fang Jiancheng, Yang Sheng. Study on innovation adaptive EKF for in-flight alignment of airborne POS[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2011, 60(4): 1378-1388.

[13] Fang Jiancheng, Gong Xiaolin. Predictive iterated kalman filter for INS/GPS integration and its application to SAR motion compensation[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2010, 59(4): 909-915.

[14] 劉錫祥，徐曉蘇. 慣性測量組件整體標(biāo)定技術(shù)[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào)，2009，17(5)：568-576.

Liu Xixiang, Xu Xiaosu. System calibration techniques for inertial measurement units[J]. Journal of Chinese Inertial Technology, 2009, 17(5): 568-576.

Integrated calibration method for RLG IMU

CHENG Jun-chao, FANG Jian-cheng, WU Wei-ren, LI Jian-li, WANG Wen-jian
(Science & Technology on Inertial Laboratory, Key Laboratory of Fundamental Science for National Defense-Novel Inertial Instrument & Navigation System Technology, Beihang University, Beijing 100191, China)

To solve the problem in using low-accuracy turntable to calibrate the high-precision ring laser gyroscope inertial measurement unit, a new integrated calibration method is proposed. At first, a static analytical calibration method is applied to coarsely calibrate the initial values of IMU system parameters. Then, based on the error function of strapdown inertial navigation algorithm, an extended Kalman filter is established to refine the obtained coarse parameters. The experiment results show that, the proposed method is able to acquire high-precision calibrated results by using low-accuracy turntable, which decreases the calibration cost of IMU and satisfies the precision requirement of RLG IMU.

ring laser gyroscope; inertial measurement unit; integrated calibration; error compensation; kalman filter

聯(lián) 系 人：房建成（1965—），男，教授，博士生導(dǎo)師。E-mail：fangjiancheng@buaa.edu.cn

1005-6734(2014)04-0445-04

10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2014.04.005

U666.12

A

2014-01-14；

2014-04-17

國家973重大基礎(chǔ)研究項(xiàng)目資助（2009CB724002）；國家自然科學(xué)基金（60825305, 61121003, 61104198）

程駿超（1983—），男，博士研究生，從事組合導(dǎo)航研究。E-mail：junchaocheng@163.com