優(yōu)化導航系統中的MEMS IMU數據一致性和時(shí)序

簡(jiǎn)介

PNT專(zhuān)家Dana Goward在近期的一篇社論中指出，如今社會(huì )極度依賴(lài)GPS提供的位置導航授時(shí)服務(wù)(PNT)¹?，F有GPS/GNSS PNT服務(wù)面臨著(zhù)一系列復雜威脅，眾多導航平臺開(kāi)發(fā)人員必須快速評估新興技術(shù)，以便幫助應對其當前PNT策略的脆弱性。自動(dòng)駕駛汽車(chē)(AV)的制導與導航控制(GNC)系統就屬于這類(lèi)技術(shù)，它必須能夠識別與PNT服務(wù)丟失或受損相關(guān)的一系列復雜威脅。

事實(shí)上，許多AV開(kāi)發(fā)商和運營(yíng)商都面臨著(zhù)多重挑戰，因此不得不開(kāi)始考慮為其平臺添加慣性傳感器。對于初次使用微機電系統(MEMS)慣性測量單元(IMU)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，要以充分發(fā)揮其性能的采樣速率來(lái)實(shí)現數據的同步性可能是一項重大挑戰。即使在早期原型設計和初步現場(chǎng)試驗中，采樣速率和數據是否同步也會(huì )對最終系統性能產(chǎn)生影響，在系統開(kāi)發(fā)人員需依靠初步結果來(lái)評估開(kāi)發(fā)過(guò)程中的長(cháng)期需求時(shí)，相關(guān)影響更加顯著(zhù)。因此，識別和優(yōu)化MEMS IMU的關(guān)鍵工作特性是首要步驟。

MEMS IMU

MEMS IMU通常包含三軸線(xiàn)性加速度計和三軸陀螺儀，用于測量物體在三個(gè)正交軸上的線(xiàn)性加速度和角速率。圖1說(shuō)明了其慣性參考系以及每個(gè)傳感器的極性和軸線(xiàn)定義。

圖1 ADIS16576慣性參考系

自動(dòng)駕駛地面車(chē)輛(AGV)用例

圖2為AGV主處理循環(huán)的簡(jiǎn)化流程圖，該AGV利用視頻、車(chē)輪里程計和GPS實(shí)現慣性導航和跟蹤。虛線(xiàn)部分說(shuō)明了如何在這個(gè)循環(huán)中添加一個(gè)讀取操作，以讀取ADIS16576 MEMS IMU的六個(gè)慣性傳感器的數據。

圖2 AGV處理的簡(jiǎn)化流程圖

舉例來(lái)說(shuō)，主循環(huán)以50 Hz的主循環(huán)速率從視頻和車(chē)輪里程表獲取數據，同時(shí)以10 Hz的速率更新GPS/PNT數據。該AGV的第一代產(chǎn)品用于在空軍基地的建筑物之間提供基本的補給運送服務(wù)。對于下一代產(chǎn)品，AGV操作員必須評估使用更多的傳感器，以應對部分GPS中斷情況（例如只有兩顆GPS衛星可用）。此外，產(chǎn)品需要升級到GNC，以保障其在復雜越野環(huán)境中的速度能提高一倍。ADIS16576 MEMS IMU是供評估的優(yōu)選產(chǎn)品。

MEMS IMU為了實(shí)現更優(yōu)性能和運行狀態(tài)，需要一定的采樣速率，而目前循環(huán)更新速率與該采樣速率的差異高達80倍，如何彌合此差距是首要挑戰。提高GNC系統處理循環(huán)的速度需要進(jìn)行重大改動(dòng)，這對于第一批原型和初步現場(chǎng)試驗來(lái)說(shuō)可能不切實(shí)際。如何才能確保在初步現場(chǎng)試驗中，更有效地評估MEMS IMU在這一特定用例中的價(jià)值？答案在于優(yōu)化“數據縮減”、“時(shí)間一致性”、“同步²”和“緩沖”這幾個(gè)工作特性之間的合理搭配：

數據縮減

要降低數據速率，一種簡(jiǎn)單方法是以較低速率獲取數據。然而，這種方法可能會(huì )造成信號欠采樣，從而引入誤差。在進(jìn)行高動(dòng)態(tài)運動(dòng)或處于復雜環(huán)境中時(shí)，由于A(yíng)GV平臺主要依賴(lài)MEMS IMU傳感器獲取信息來(lái)提供反饋，因此更容易出現誤差。MEMS IMU核心傳感器（加速度計、陀螺儀）和信號鏈的帶寬，通常比大多數其他AGV檢測平臺要寬。因此，任何旨在降低慣性信號數據速率的策略，都需要考慮降低帶寬。

在MEMS IMU的信號鏈中應用數字濾波，可以迅速解決這個(gè)問(wèn)題。例如，將ADIS16576適配到圖2中的系統時(shí)，將其Bartlett FIR濾波器設置為每級64抽頭會(huì )使截止頻率降至約20Hz。將其抽取濾波器設置為每次數據更新平均需要80個(gè)連續樣本時(shí)，其輸出數據速率(ODR)會(huì )降至50Hz。運用這些濾波器時(shí)，應確保數據寬度能夠支持相應的位增長(cháng)。在這個(gè)特定例子中，系統處理器需要為每個(gè)慣性傳感器獲取兩個(gè)16位寄存器（總共32位）的數據。為了滿(mǎn)足32位慣性傳感器數據的要求，當使用突發(fā)讀取命令、串行時(shí)鐘頻率為8MHz且通信開(kāi)銷(xiāo)為4μs時(shí)，通信序列時(shí)間將從24μs增加到40μs。

時(shí)間一致性

優(yōu)化數據速率和相關(guān)帶寬之后，下一個(gè)優(yōu)化重點(diǎn)在于確保IMU數據采樣與系統時(shí)鐘參考的時(shí)間一致性。為了便于說(shuō)明，我們將視頻同步頻率(50 Hz)定義為系統參考。以出廠(chǎng)默認配置運行時(shí)，ADIS16576使用內部時(shí)鐘參考，這不可避免地會(huì )與視頻同步頻率存在一定程度的不匹配。當IMU的ODR低于視頻同步頻率時(shí)，偶爾會(huì )讀取到過(guò)時(shí)的數據。當IMU的ODR高于視頻同步頻率時(shí)，會(huì )丟失或錯過(guò)一些樣本。這種情況發(fā)生的頻率取決于各時(shí)鐘之間不匹配的程度。另一個(gè)局限性則是IMU數據的延遲，其延遲變化時(shí)間可達一個(gè)采樣周期(20ms=1/50Hz)。

有兩種方法可以增強時(shí)間一致性。第一種方法是利用IMU的數據就緒信號觸發(fā)IMU數據采集。圖3為在兩種不同操作后檢查IMU數據的流程圖。這種方法能夠解決數據樣本缺失的問(wèn)題，確保以50Hz的主循環(huán)速率來(lái)獲取時(shí)間一致的IMU數據流。此概念還可以擴展到在GNC處理與視頻讀取的間隙，檢查IMU中是否有新數據。

圖3 使用IMU中斷的簡(jiǎn)化AGV處理流程圖

同步

確保時(shí)間一致性和精確延遲的另一種方法利用了MEMS IMU的外部同步特性。ADIS16576提供了兩個(gè)主要選項：直接式和比例式。對于圖2中的流程圖而言，比例同步模式較為合適。系統時(shí)鐘以50 Hz運行，而此器件在4000 Hz時(shí)性能最佳，因此將時(shí)鐘比例設置為80倍。與片上濾波器結合使用時(shí)，結果仍為20 Hz帶寬和ODR，但相對于系統時(shí)鐘參考（視頻同步頻率），延遲是固定的。

數據緩沖

如果非常需要最快采樣速率允許，但只能使用僅提供同步數據通信服務(wù)的平臺進(jìn)行初步現場(chǎng)試驗，數據緩沖技術(shù)很有幫助。為了實(shí)現數據緩沖，系統架構師可以在選擇IMU時(shí)明確要求其具備數據緩沖功能，或將IMU與共置的嵌入式處理器搭配使用。

同樣，對于圖2中的示例，當禁用ADIS16576中的所有板載濾波時(shí)，板載FIFO將在主循環(huán)的一個(gè)周期內收集80個(gè)樣本。此配置下無(wú)需在IMU的信號鏈中使用濾波，因此系統可以使用16位數據格式來(lái)優(yōu)化通信時(shí)間。因此，當8 MHz的串行時(shí)鐘且各16位通信段之間的停轉時(shí)間為6 μs時(shí)，AGV處理器能夠在不到4 ms的時(shí)間內獲取所有六種慣性樣本的全部80個(gè)樣本。

結論

為了充分利用MEMS IMU的性能，系統架構可能需要進(jìn)行重大調整。在投入大量資源推進(jìn)此類(lèi)升級之前，優(yōu)化現有數字特性可以幫助AGV開(kāi)發(fā)人員評估其應用場(chǎng)景，并最終針對其看重的目標，制定切實(shí)可行的計劃。對于A(yíng)V開(kāi)發(fā)者而言，快速構建與MEMS IMU響應時(shí)間同步或相關(guān)的系統或模式是重要一步，將有助于他們應對不斷擴大的任務(wù)范圍，同時(shí)應對現有PNT服務(wù)日益增長(cháng)的威脅。

參考文獻

1 Dana Goward?！癠S Dangerously Behind, PNT Leadership Needed”。GPS World，2024年7月。

2 Mark Looney?！癝ynchronizing MEMS IMUs with GPS in Autonomous Vehicles”。Inside GNSS，2024年5月。

作者簡(jiǎn)介

Mark Looney是ADI公司應用工程師。自1998年加入ADI公司以來(lái)，他在傳感器信號處理、高速模數轉換器和DC-DC電源轉換領(lǐng)域積累了豐富的工作經(jīng)驗。他擁有內華達州大學(xué)雷諾分校電氣工程專(zhuān)業(yè)學(xué)士學(xué)位（1994年）和碩士學(xué)位（1995年），曾發(fā)表過(guò)數篇文章。加入ADI公司之前，他曾協(xié)助創(chuàng )立汽車(chē)電子和交通解決方案公司IMATS，還擔任過(guò)Interpoint公司的設計工程師。