摘 要：为适应实际工程应用中导航系统小型化、低成本和高性能的要求，设计一种基于MEMS陀螺仪和加速度计的微惯性导航解算系统。综合考虑系统成本、计算速度、体积功耗等各方面的因素，该系统以FPGA作为核心控制，用DSP完成导航解算，通过串口将解算结果回传上位机进行姿态、速度、位置实时显示，并进行实地跑车试验。根据实际测试要求，完成系统在自检、对准、导航3种不同状态下DSP程序的编写。实验结果表明：基于DSP/FPGA的微惯导系统能够满足应用的要求，行车实验中车辆行驶100 s，最终位置误差绝对值小于25 m，实现实时位置解算系统的功能并缩小体积，降低成本。
关键词：微惯性导航；数据传输；实时性；MEMS传感器
文献标志码：A 文章编号：1674-5124（2017）10-0069-05
Abstract： In order to meet the requirements of miniaturization， low cost and high performance of navigation system in practical engineering applications， a micro inertial navigation solution system based on MEMS gyroscope and accelerometer is designed. In view of the system cost， computation speed， volume work loss and other aspects of factors， the system takes FPGA as the core control， uses DSP to complete the navigation solution， and passes back the solution results through serial port to the host computer for real-time display of posture， speed and position. Besides， field driving test is also carried out. According to the actual test requirements， the preparation of DSP program under self-test， alignment and navigation states is completed. Test results show that the micro inertial navigation system based on DSP/FPGA can meet application requirements， vehicles are driven for 100 s during driven test， and the absolute error of the final position is less than 25 m. The function of the real-time position solution system is realized， the volume and the cost are reduced.
Keywords： micro inertial navigation； data transmission； real-time；MEMS sensor
0 引 言
惯性导航以其既不需要外界信息，也不向外辐射信息，隐蔽性好的特点，成为导航领域的主要导航方式。随着MEMS技术的发展，惯性导航技术进入到小型化、低功耗、低成本的時代，并广泛应用于现代航天、航海、航空等领域。
目前国外在MEMS技术方面已经有了较深的研究，主要是向高准确度以及高集成度的方向发展，尤为突出的就是MEMS陀螺的发展。美国的Draper实验室最早开始研究微惯性导航，并将微惯性导航与GPS导航组合起来，不仅将其应用于制导炮弹上，而且进一步发展，将其应用于城市地面作战的单兵武器上，加强士兵的城市巷战；integrated guidance system LLC利用Honeywell研究的矢量跟踪算法和Rockwell Collins的抗干扰接收机，制造了组合导航系统，大量应用于无人机、微型飞行器等载体的导航[1-2]。但是在结构设计、电路构成、集成等技术方面仍存在诸多弊端，有待进一步解决。
而国内针对MEMS技术的研究起步较晚，经过多年的努力，虽然在微型惯性器件和惯性测量组合方面取得了很好的成效，但由于研究基础薄弱，导致我国在技术方面跟国外相比还有一定的差距，主要体现在批量生产时性能的稳定性和器件的完好率方面。早期的SINS对系统的准确度要求不是很高，需要进行的数据处理不是很复杂，所以使用单处理器系统就可以满足要求，多数使用Inter系列的处理器或是PowerPC作为导航计算机的核心[3-4]。但此类导航计算机体积和功耗很大，不仅不能满足导航系统小型化的要求，而且由于其功耗大，产生的热量会提高硬件平台的温度，影响导航系统的准确度。南京航空航天大学设计了一款导航计算机[5-6]，以单片机C8051F021作为控制系统实现数据的采集，以DSP TMS320VC5416为数据处理系统实现数据的复杂运算，其大小为80 mm×80 mm，功耗小于2 W，能够实现GPS/INS组合导航系统对导航准确度的要求。西北工业大学和东南大学都制作完成了ARM+DSP的双处理器导航计算机[7-8]，制作了高准确度、小体积、低功耗的组合导航系统。
基于目前MEMS惯性器件的发展现状，本文主要是从该器件的体积、功耗、可靠性以及集成性等方面做了进一步研究，完成了基于DSP和FPGA的微惯性导航解算系统的硬件及软件设计，并完善了上位机实时显示软件。在系统调试及测试过程中，系统软硬件工作稳定可靠，实现了惯导系统的基本功能。
1 总体方案设计
该系统的硬件平台主要由DSP+FPGA架构而成，DSP专注于捷联算法解算，FPGA负责控制整个系统的精确时序逻辑，配合DSP丰富的外部中断资源，实现导航信息的实时提取、解算和输出。系统总体设计框图如图1所示，该惯性测量单元由3个单轴陀螺仪和3个单轴电容式加速度计组成，在系统结构两两正交的3个平面上，每个平面安装1个加速度计和1个陀螺仪。微惯性测量单元采集到的6路模拟电压信号经过信号调理模块后进入A/D采集模块进行模数转换，转换完成后将数字化的导航信息存入A/D内部自带FIFO中，一旦FPGA检测到模数转换完成，触发DSP中断，随后DSP将转换完成的数字信号读入，采用“四元数”法进行姿态解算，通过比力变换、积分运算确定载体的姿态、速度、位置信息[9-10]。DSP的写信号与FPGA相连，DSP响应FPGA的中断，将解算结果写入FPGA的2个FIFO中。FPGA将DSP回传的导航解算结果从FIFO2中取出写入外接Flash，同时通过模拟串口将FIFO1中数据上传至上位机进行实时显示。外接Flash保存了导航解算的原始数据，便于实验结束后实验数据的记录与分析。
2 系统硬件设计
该系统主要由电源模块，数据采集解算模块，串口通信模块构成。系统以FPGA为主控单元，通过FPGA丰富的逻辑功能进行精确的时序控制，配合DSP在数据处理方面快速、高精度的优势及其丰富的中断资源，进行了多种导航信息之间的相互融合，实现了导航系统姿态、速度、位置的实时解算。其中，FPGA完成了对整个系统的时序逻辑控制、中断信号控制、数据的缓存和模拟串口进行外部通信。
2.1 电源模块
本系统采用外接电源供电，由于供电电源与A/D转换芯片内部基准电压是紧密相连的，基准电压噪声电平的大小决定了ADS的采样精度，所以为了提高采样精度，选用TI公司生产的高功率、高性能、低噪声电压转换芯片REG104-5，输出噪声峰-峰值小于33 μV，满足本设计需求。REG104-5输出端与2片MAX8882级联，将5 V稳压电源转换为FPGA工作所需的3.3 V和2.5 V以及DSP工作所需的3.3 V和1.8 V。微惯性测量传感器和ADS8365等芯片则直接由REG104-5的5 V稳压输出供电，电源模块原理图如图2所示。
2.2 数据采集及解算模块
为实现对微惯性传感器的高精度数据采集，设计了以OPA4340为运算放大器，2片6路输入、16位高精度输出的ADS8365为模数转换器，Xilinx的XC2S30和DSP TMS320VC33为控制器的数据采集电路。由微惯性传感器输入的6路模拟信号和2路温度信号经过滤波、放大处理后，通过ADS8365进行模数转換，AD的工作模式设置为FIFO模式，量化后的数字信号以8位并行方式经由数据总线直接送入DSP中处理，保证了数据读取的实时性。DSP通过计数器1给AD提供5 kHz的HOLD信号（启动转换），控制了该系统的采样率为5 kS/s；通过计数器0输出5 MHz的CLK信号作为AD的外部时钟信号。当ADS8365工作在FIFO模式下时，判断到/HOLD为低电平，则会启动相应通道开始一次A/D转换，转换完成后会产生AD-EDC信号，经FPGA判断后触发DSP外部中断/INT0，DSP将转换结果读出送入内部RAM中，数据采集阶段完成。在A/D转换结束后的第30 μs打开中断/INT2，把DSP解算后的结果送入FPGA内部FIFO中[11]。
2.3 串口通信模块
本设计中，FPGA利用MAX232芯片将串口设备需要发送的TTL/CMOS电平与RS232电平进行相互转换，将FPGA内部FIFO中的并行数据进行并串转换后提供给上位机。串口数据传输的时钟通过FPGA对系统时钟（晶振时钟）进行分频得到，与上位机通信所采用的波特率一致（115 200 b/s），实现了时钟同步。
3 系统软件设计
首先，将惯性传感器所敏感到的电压值通过标度因数和零点转化为载体坐标系中的加速度和角速率的值，角速率积分得到姿态角，进一步处理得到载体坐标系与导航坐标系之间的姿态变换矩阵，通过姿态变换矩阵对四元数进行更新；然后将由加速度计敏感到的电压值转换得到的比力信息通过坐标变换得到导航坐标系下的比力信息，扣去重力分量的影响，再通过速度方程和位置方程，得到导航坐标系下的实时速度与位置信息[12-13]。TMS320VC33的导航参数解算流程图如图3所示。
4 实验验证
4.1 硬件平台搭建
本系统进行了实物焊接与调试。电路板分为模拟板和数字板两部分，电源转换芯片、稳压模块、数据采集模块在模拟板上；时序逻辑及中断控制模块FPGA和导航数据解算模块DSP等在数字板上，模拟板与数字板通过打孔用线连接。本系统布板阶段考虑了模拟信号与数字信号的隔离，一方面，通过合理布线和接地能有效抑制噪声干扰；另一方面，将模拟部分与数字部分独立为两块电路板，这样既能显著减小整个系统的体积，又能对信号的隔离起到一定作用。为了提高系统的稳定可靠性，将电路板放入铝质结构中，DSP、FPGA、Flash、电源等各类接口通过军座引出。
立足于实际工程项目背景，设计了以下跑车实验流程。首先，通过工装将微惯导系统与试验车固连，保证微惯导系统与试验车三维轴轴向重合。倾角传感器通过串口与FPGA相连，并与微惯导系统安装到同一平面上，以便后续初始姿态角的测量与装订。
微惯导系统上电并经过DSP程序初始化后，上位机通过串口向微惯导系统发送对准命令字，经过字符判定，DSP进入初始对准程序模块，倾角传感器给出的初始姿态角通过串口进行初始装订。初始对准阶段结束后微惯性系统进行判断，当读到上位机发送的导航命令字时，DSP进入跑车导航程序模块，完成ADC电压信号到导航参数的转换以及载体三维运动信息的实时解算，在上位机上实现载体运动信息的实时显示[14]。
4.2 实验结果分析
实验在校园内进行，每次实验均按照初始对准350 s，跑车100 s的流程进行，跑车路段可近似为直线。本文所设计的导航系统输出的导航信息经过Matlab绘制成图。其中，图4依次是北、天、东3个方向上的速度随时间变化图；图5是3个姿态角（滚转、航向、俯仰）随时间变化图；图6依次分别是北、天、东3个方向解算出的载体位置随时间变化图。图4～图6在前350 s系统处于初始对准阶段。在350 s载体试验车开始运动，各个导航数据正常输出，反映在图像上就是曲线的起伏变化。
校园实际经纬度为东经112°53′，北纬37°89′，100 s跑车实验后，解算得到的经纬度起点与终点无明显差异。取出5组实验数据，实验结果对比如表1所示。实验表明该系统100 s内位置误差绝对值小于25 m，能够满足中低误差导航系统的要求[15]。
本文所设计的基于MEMS传感器的实时位置解算系统大小为60 mm×80 mm，功耗为1.8 W。与现有同类的研究结果对比，南京航空航天大学设计的导航计算机大小为80 mm×80 mm，功耗小于2 W[16]。从误差上来讲，两者均能达到百秒位置解算误差小于30 m，但本文研究成果略优于国内同类型。
本系统基于FPGA+DSP架构，传感器为MEMS惯性器件，在小体积、低成本、低功耗方面有突出优势。同时，由于FPGA的多线程并行处理模式，使得本系统对数据的传输和读写能力增强，速度加快，优于一般CPU只有单片机的同类系统。
5 结束语
本文提出了一种DSP与FPGA相结合的微惯性导航系统的设计方案，FPGA可编程器件的使用简化了电路设计，同时有效减轻了DSP的负担，使其专注于导航计算与运动状态判断，提高了系统的集成度和可靠性。搭建了惯性测量组合，模拟数据采集模块以及上位机实验与显示平台，实地跑车实验证明了该系统能够满足设计要求，由于MEMS传感器的固有特性降低了系统的体积与成本，但是也限制了系统的导航准确度。下一步考虑将实验系统与高准确度的母惯导系统搭载在同一实验平台做对比试验，进一步验证本设计能够满足导航系统一般准确度的定位定向需求，并在低成本、高性能、小型化等方面有很大优势。
参考文献
[1] 于华男，张勇，马小艳. 制导弹药用MEMS惯性导航系统发展与关键技术综述[C]∥中国惯性技术学会.微机电惯性技术的发展现状与趋势——惯性技术发展动态发展方向研讨会文集. 中国惯性技术学会，2011：32-36.
[2] 杜小菁，翟峻仪. 基于MEMS的微型惯性导航技术综述[J].飞航导弹，2014（9）：77-81.
[3] 李海洋. 基于DSP和FPGA的多功能嵌入式导航计算机系统设计[D]. 南京：南京航空航天大学，2005.
[4] 张志永，王鹏. 嵌入式PC104测试仪的开发[J]. 工业控制计算机，2003，16（10）：28-29.
[5] 薛志宏，刘建业. 基于DSP和单片机的双CPU导航计算机设计[J]. 电子产品世界，2003（8）：54-57.
[6] QIN H L， CONG L， SUN X L. Accuracy improvement of GPS/MEMS-INS integrated navigation system during GPS signal outage for land vehicle navigation[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics，2012，23（2）：256-264.
[7] 龚柏春，李岁劳，颜开思，等. 基于DSP和ARM的车载组合导航计算机设计[J]. 测控技术，2011，30（7）：101-104.
[8] LEE J， RHIM J. Temperature compensation method for the resonant frequency of a differential vibrating accelerometer using electrostatic stiffness control[J]. Journal of Micromechanics and Microengineering，2012，22（9）：95016-95026.
[9] BAHARI J， FENG R， LEUNG A M. Robust MEMS gyroscope based on thermal principles[J]. Journal of Microelectromechanical Systems，2014，23（1）：100-116.
[10] MIAO L， SHI J. Model-based robust estimation and fault detection for MEMS-INS/GPS integrated navigation systems[J]. Chinese Journal of Aeronautics，2014，27（4）：947-954.
[11] 许辰希. 捷联惯导系统惯性器件的温度误差补偿[D]. 合肥：中国科学技术大学，2014.
[12] KING K， YOON S W， PERKINS N C， et al. Wireless MEMS inertial sensor system for golf swing dynamics[J].Sensors and Actuators A Physical，2008，141（2）：619-630.
[13] YANG Y X， LI J L， WANG A B， et al. Preliminary assessment of the navigation and positioning performance of BeiDou regional navigation satellite system[J]. Science China（Earth Sciences），2014，57（1）：144-152.
[14] 郝曉明，李杰，黄玉岗. 基于ADS8568的八路数据采集系统设计[J]. 传感技术学报，2016，29（1）：150-154.
[15] 刘秀锋，李杰，侯利朋，等. 高旋弹用惯性测量系统多量程传感器组合设计[J]. 传感器与微系统，2015，34（11）：82-84.
[16] 戴陈靓. 导航计算机测试系统的研究与实现[D]. 南京：南京航空航天大学，2014.
（编辑：商丹丹）