前言 本文件介绍了靶场指挥官委员会 (RCC) 的靶场安全组 (RSG) 所开展的工作。本文件取代了 RCC 文件 324-02,即全球定位和惯性测量靶场安全跟踪系统通用标准。虽然新版本对文件正文进行了少量编辑,但主要变化是增加了附录 C,如下所述。本文件包含用于靶场安全目的的机载全球定位系统 (GPS) 和惯性测量跟踪源的要求。文件结构使靶场用户更容易制定详细要求,这些要求代表设计和测试解决方案,以满足特定靶场安全办公室(本文也称为靶场安全)的性能要求。为了解决与性能要求经常导致的歧义和合同误解相关的问题,正文仅包含基于性能的要求,同时包括三个附录,以帮助靶场用户和靶场安全制定详细要求的文件。附录 A 提供了“经验教训”和标准行业实践作为推荐解决方案。附录 B 描述了与性能要求和推荐解决方案相关的原理和安全问题。附录 C 提供了根据本文档中包含的当前性能标准测试 GPS 度量跟踪接收器/转换器的方法
• 区域调制方法:系统的整体性能表明,区域调制方法可能为 NEM 的使用提供最佳的弹性、灵活性和准确性。通常,我们预计每个联邦州需要一个调制器。由于监控网络及其安全性的责任在于 TNSP,我们建议相关 TNSP 应负责根据可用性和需求要求,通过专用资产或替代共享资产使用调制来采购测量服务。对于持续服务,需要更长的运行时间和连续调制,这可能会使经济平衡转向超级电容器而不是 BESS,但这可以考虑到任何设计和开发决策中。
在这种情况下,反应性技术与Aemo和Arena合作,在大陆NEM中进行实时惯性测量的试点示范项目[17]。这些测量是使用反应性开发的新技术进行的,该技术由调制器和几个可扩展的测量单元(XMU)以及算法组成,以分析数据[18] [19]。使用该技术,该系统能够以约10%的置信范围来测量惯性。此外,[20]表明,使用该技术使用该技术的惯性测量可能比其他方法更准确地计算惯惯性较低的系统(基于事件的方法或理论计算),并且快速效果控制器(通常称为快速频率响应(FFR)服务)的惯性测量值(基于事件的方法或理论计算)。
Silicon Sensing Systems 是硅 MEMS 陀螺仪、加速度计和惯性测量系统的市场领导者,专注于高性能、可靠性和价格实惠。凭借可追溯到 100 多年前的惯性传感领域的悠久历史,所有传感器均基于内部专利设计,并在其最先进的 MEMS 代工厂生产。Silicon Sensing 已向全球数千名满意的客户交付了超过 4000 万个传感器,并继续通过技术专长和持续创新来提高性能。
本文讨论了冗余惯性测量单元在机载摄影测量和遥感 (APRS) 中的可能应用和优势。随着惯性导航系统 (INS) 技术与全球定位系统 (GPS) 技术的结合在 APRS 社区中获得认可,并且随着理论和有关其实际使用的问题得到更好的理解,人们可以开始以更广阔的视角看待该技术及其背景。本文介绍了将大地测量/摄影测量方法应用于确定 INS/GPS 轨迹的可行性的初步研究;即使用冗余传感器(四对或更多对陀螺仪和加速度计)的可能优势。为此,进行了一次模拟具有两个惯性测量单元的冗余配置的试飞。本文除了介绍多个惯性传感器组合的理论外,还描述了飞行过程并对两组数据进行了初步的比较分析。
摘要 — 为了实现长期自主导航中稳健、无漂移的姿态估计,我们在本文中提出了一种将全局位置信息与视觉和惯性测量融合在一起的方法,该方法是基于紧耦合非线性优化的估计器。与以前的松散耦合研究不同,使用紧耦合方法可以利用所有测量之间的相关性。通过最小化包括视觉重新投影误差、相对惯性误差和全局位置残差的成本函数来估计最新系统状态的滑动窗口。我们使用 IMU 预积分来制定惯性残差,并利用这种算法的结果来有效地计算全局位置残差。实验结果表明,所提出的方法实现了准确且全局一致的估计,优化计算成本的增加可以忽略不计。我们的方法始终优于松耦合融合方法。与室外无人机 (UAV) 飞行中的松耦合方法相比,平均位置误差降低了 50%,其中全局位置信息由嘈杂的 GPS 测量提供。据我们所知,这是第一项在基于优化的视觉惯性里程计算法中紧密融合全局位置测量的工作,利用 IMU 预积分方法定义全局位置因子。
VersaPNT 通过灵活、可配置且可扩展的设备提供 PNT 保证,使您的 PNT 依赖系统能够在中断的 GNSS 环境中运行。它将 GNSS、惯性测量和高性能定时振荡器与 GNSS 干扰检测和 CRPA/AJAS 天线兼容性融合在一起,以在当前和未来的 GNSS 威胁环境中提供可靠、值得信赖的 PNT。坚固耐用且高度可定制的设备可用作恶劣环境条件下移动应用的导航系统、主时钟和网络时间服务器。FlexFusion ® 传感器融合引擎结合了互补的 PNT 信号,这意味着无需采用传统的强力、高成本的 IMU 方法即可实现卓越的 PNT 精度。VersaPNT 通过结合通常通过多个独立子系统实现的 PNT 功能,最大限度地降低了尺寸、重量、功率和成本 (SWaP-C),并且可以集成到无数地面、空中和海上平台中。
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摘要 - 腿部机器人正在出现,并且非常需要腿部的机车,这需要精确的腿部运动动力学来执行控制命令或计划运动轨迹。本文提出了在线状态估计,以确定具有任意腿部数量的机器人的腿部运动学,其中包括腿部变换,时间偏移和腿链路长度的运动学参数。尤其是我们主张一个地面舞蹈步态,以进行运动学的决心,脚趾在地面上保持静态并充当大满贯中的静态地标。作为视觉惯性传感器通常在机器人机器人上可用,并且位于浮动基础上,我们利用有效的基于MSCKF的视觉惯性导航来估计腿部运动学。为此,我们通过分析得出了腿部运动测量的分析,并将它们与视觉惯性测量紧密融合,以更新腿的运动学和身体运动。在模拟和实验中,该方法已通过不同的四倍体进行了广泛的验证,显示出其稳健性和准确性。
摘要——如今,惯性测量单元已广泛应用于多种应用,例如汽车和自动驾驶汽车、无人驾驶飞行器、手机、机器人、人工智能等。尽管如此,最近的文献并没有正确涵盖微电子设备在真实环境条件下运行时的动态计量性能表征和可靠性分析。为了填补这一空白,本文提出了在振动条件下表征惯性测量单元的方法,即通过步进测试振动曲线来测试在不同频率下受到正弦振动的惯性平台的行为。从广为人知的正弦扫描振动曲线开始,制定了一个定制的测试计划,该计划基于正弦刺激随时间的频率递增,以研究惯性平台的频率响应。对一组真实设备的应用证实,所提出的测试可以识别机械应力对频域内微机电传感器计量性能的影响。所开发的测试计划还可用于调查特定频率的正弦振动是否会触发一些通常静止的故障机制。关键词 - 诊断;惯性测量单元;MEMS;测试;振动。