У цій статті розглядається проблема шуму та дрейфу мікроелектромеханічних гіроскопів та їх вплив на точність вимірювань в інженерних застосуваннях. Запропоновано використання комплементарного фільтру для поєднання інформації з акселерометра та гіроскопа з метою зменшення неточностей. Дослідження показують, що акселерометр має кращу повторюваність результатів, що важливо для отримання стабільних вимірювань. У той же час, гіроскоп може бути більш ефективним у вимірюванні поступальних рухів. Важливим аспектом є добір чутливості давачів, а також правильна настройка параметрів. Розроблена система, яка здатна ефективно фільтрувати та вимірювати кут об'єкта, а використання комплементарного фільтру дає змогу покращити точність вимірювань. Запропонований підхід може бути успішно використаний для точного виявлення кута положення вимірювальної установки при дефектоскопії підземних трубопроводів.
[1] Zhang, Z.Y.; Fan, D.P.; Li, K.; Zhang, W.B. Study on the filtering method of micro-electromechanical gyro zero drift data. J. Chin. Inert. Technol. 2006, 4, 67–69.
[2] Park, S.; Gil, M.S.; Im, H.; Moon, Y.S. Measurement Noise Recommendation for Efficient Kalman Filtering over a Large Amount of Sensor Data. Sensors 2019, 19, 1168.
[3] Li, L.M.; Zhao, L.Y.; Tang, X.H.; He, W.; Li, F.R. Gyro Error Compensation Algorithm Based on Improved Kalman Filter. J. Transduct. Technol. 2018, 31, 538–544, 550.
[4] Zhou, X.Y. Research on Target Positioning Error Analysis and Correction of Photoelectric Detection System. Ph.D. Thesis, National University of Defense Technology, Changsha, China, 2011.
[5] Li, Q.G.; Zhang, H.L.; Hao, J.R. Research on Gyroscope Drift Compensation Algorithm Based on Six Accelerometers. Sens. Microsyst. 2009, 28, 42–44.
[6] Yu Liu, Song Liu, Changwen Wang and Le Wang, “A New Northseeking Method Based on MEMS Gyroscope,” International Frequency Sensor Association J. Sensors & Transducers, vol. 178, September 2014, pp. 14-19.
[7] A. S. Samosir and N. S. Widodo, “Gyroscope and Accelerometer Sensor on the Lanange Jagad Dance Robot Balance System Sensor Gyroscope dan Accelerometer pada Sistem Keseimbangan Robot Seni Tari Lanange Jagad,” Bul. Ilm. Sarj. Tek. Elektro,vol. 2, no. 2, pp. 51–58, 2020, doi: 10.12928/biste.v2i2.922.
[8] H. Chao, C. Coopmans, D. Long, and Y.Q. Chen, “A Comparative Evaluation of Low-Cost IMUs for Unmanned Autonomous Systems,” IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems, September 2010 , pp. 211-216.
[9] L. Lasmadi, “Attitude Estimation for Quadrotor Based on IMU with Kalman-Filter,” Conf. Senat. STT Adisutjipto Yogyakarta, vol. 4, no. 0, pp. 351–358, Nov. 2018, doi: 10.28989/senatik.v4i0.267.
[10] M. Riyadi et al., “Pendeteksi Posisi Menggunakan Sensor Accelerometer MMA7260Q,” Semarang, Tek. Elektro Univ. Diponegoro, vol. 12, no. 2, pp. 76–81, 2010, doi: 10.1093/geront/gns022.
[11] S. A. Quadri and O. Sidek, “Error and Noise Analysis in an IMU using Kalman Filter,” Int. J. Hybrid Inf. Technol., vol. 7, no. 3, pp. 39–48, 2014, doi: 10.14257/ijhit.2014.7.3.06
[12] J.W. Chia, M.S.C. Tissera, K.S. Low, S.T. Goh and Y.T. Xing, “A low Complexity Kalman filter for Improving MEMS based Gyroscope Performance,” March 2016
[13] G. Yanning, H. Fei, D. Shaohe, M. Guangfu and Z. Liangkuan “Performance Analysis of MEMS Gyro and Improvement using Kalman Filter,” IEEE 34th Chinese Control Conference, July 2015, pp. 1934- 1768.
[14] M.T. Leccadito, “An Attitude Heading Reference System using a Low Cost Inertial Measurement Unit,” M.S. thesis, Dept. Elect. and Computer Eng., Virginia Commonwealth University, Richmond, Virginia, August 2013.
[15] B. McCarron, “Low-Cost IMU Implementation via Sensor Fusion Algorithms in the Arduino Environment,” Bachelor of Science, Department of the Aerospace Engineering, Polytechnic State University, San Luis Obispo, California, June 2013.
[16] https://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/adxl...
[17] https://www.sparkfun.com/datasheets/Sensors/IMU/lpy503al.pdf