Data processing of a navigation microsystem
Institution:
Université de BesançonDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
This research is part of a Swiss French academic project whose goal was the determination of some limits in the design and use of microtechnologies and microsystems, using as a common thread example a navigation system based on microaccelerometers and angular rate microsensors (gyros). The entire project was divided into four parts, including design at the component level as well as at the system level. This PhD report describes the data processing of the navigation microsystem realised at the Electronics and Signal Processing Laboratory of the Institute of Microtechnology, University of Neuchâtel. Current low-cost microsensors are less expensive but less accurate that mechanical or optical sensors. In a navigation system, the accelerometer and gyro outputs are integrated, leading to the accumulation of the errors. Thus, the measured trajectory becomes quickly wrong and a corrective system has to be designed. Hence, the goals of the data processing system is to compute the navigation parameters (position, velocity, orientation) while preventing the trajectory from diverging, following two approaches: reducing the sensor errors,updating regularly the trajectory using an aiding navigation system.
Abstract FR:
Ce travail de recherche s'inscrit dans un projet académique franco-suisse visant à déterminer les limites des microtechnologies et des microsystèmes à travers l'exemple d'un système de navigation inertiel basé sur des microaccéléromètres et des microcapteurs de vitesse angulaire (gyros). Il comprend quatre volets allant de la conception des composants au développement du système de traitement. La présente thèse réalisée à l'Institut de Microtechnique (Université de Neuchâtel, Suisse) concerne le traitement de l'information du microsystème de navigation. Les microcapteurs actuels sont moins chers mais moins précis que les capteurs mécaniques ou optiques classiques. Dans un système de navigation, le signal de sortie des accéléromètres et des gyroscopes est intégré conduisant à l'accumulation des erreurs dans le temps. Ainsi, en l'absence de correction, la trajectoire mesurée devient rapidement fausse. Le rôle du système de traitement est donc de calculer les paramètres de navigation (position, vitesse et orientation) et de limiter l'erreur de trajectoire suivant deux moyens : réduire les imperfections des capteurs et recaler régulièrement la trajectoire en utilisant un autre moyen de navigation. Ces différents objectifs sont réalisés par des filtres de Kalman. Le filtre de Kalman est un estimateur optimal de l'état d'un système. Il se présente sous la forme d'un ensemble d'équations récurrentes et nécessite une description d'état du système et des mesures.