Noise modeling in low-cost MEMs IMU sensors using experimental data

Abstract

Os sistemas embarcados estão presentes em um grande número de veículos e dispositivos que realizam a navegação inercial. Os sensores embarcados atuais do tipo MEMS (sistemas microeletromecânicos) possuem grande acurácia em dados como posição, velocidade e atitude quando analisadas em um curto intervalo de tempo, porém, ao aumentar o intervalo, a confiabilidade dos dados integrados são degradadas rapidamente. Uma ferramenta importante para estimar a posição em um sistema de navegação é a modelagem dos componentes de ruído dos sensores nas unidades de medição inerciais (IMU). Essas unidades possuem diferentes classes de desempenho com elevado custo para um maior nível de acurácia, o que pode ser um problema para projetos com orçamento limitado, no entanto, uma solução é utilizar a redundância de sensores de baixo custo, de modo a se aproximar dos níveis de ruídos de sensores de classe maior. Neste trabalho foram avaliados os dados experimentais de giroscópios integrados em sensores IMU de baixo custo e os ruídos do sinal de saída, utilizando a variância de Allan para levantamento dos parâmetros. Como resultado, foi gerado um modelo genérico para simulação de giroscópios com a finalidade de possibilitar análises de combinações complexas de giroscópios em trabalhos futuros, observando se houve ganho de desempenho. Além disso, avaliou-se a combinação de giroscópios, utilizando a disposição mecânica para efetuar a compensação de deriva de offset drift, melhorando o desempenho do sistema.

Abstract: Embedded systems are present in a large number of vehicles and devices that perform inertial navigation. Current embedded MEMS (microelectromechanical systems) sensors have great accuracy in data such as position, velocity, and attitude when analyzed over a short time interval, but as the interval increases, the reliability of the integrated data is rapidly degraded. An important tool for position estimation in a navigation system is the modeling of sensor noise components in inertial measurement units (IMU). These units have different performance classes with high costs for a higher level of accuracy, which can be a problem for projects with a limited budget, however, one solution is to use redundancy of low-cost sensors to approach the noise levels of higher class sensors. In this work, experimental data from gyroscopes integrated into low-cost IMU sensors were evaluated for the output signal noises, using Allan's variance to survey the parameters. As a result, a generic model for gyroscopes simulation was generated to allow the analysis of complex combinations of gyroscopes in future works, observing if there was a performance gain. In addition, the combination of gyroscopes was evaluated, using the mechanical arrangement to perform the offset drift compensation, improving the system performance.