微机械惯性传感器在军事和民用上有广泛的应用，在军事上，微机械惯性传感器为无人机提供精准的实时姿态数据；在民用上，微机械惯性传感器可以应用于医学和动漫设计上，在医学上，基于微机械传感器的人体动作捕获为医生对姿体康复病人提供科学的治疗方案，在动漫设计上，微机械惯性传感器的人体捕捉系统，能够实现不受场地、环境影响，只需要人模拟相应的特技动作，就可以直接虚拟到动漫人物上，使得动漫人物的动作更加流畅和逼真，从而缩短了动漫的开发周期、节约成本。
本研究团队主要研究微机械传感器数据之间的数据融合，研究微机械惯性传感器加速度和磁场传感器计算姿态信息算法，研究该姿态信息算法如何抑制微机械传感器三轴陀螺的数据偏移；也研究三轴微机械陀螺传感器的姿态确定算法；并研究运动状态判断专家系统，根据三轴加速度值，对物体的运动状态进行判断，当物体处于运动状态时，由于受到运动加速度噪声的影响，加速度值不能准确的反映物体的运动姿态，从而研究如何使用三轴陀螺传感器对运动姿态数据进行补偿。三轴加速度传感器数据经过运动状态判断专家系统后，根据运动的情况，实时调整卡尔曼滤波算法递推公式中测量噪声矩阵，物体在改变运动状态下，卡尔曼滤波算法自动减小对加速度信号的依赖度。当载体处于静止状态时，逐渐收敛的增加加速度数据的权重值，此时卡尔曼滤波算法通过对加速度和磁场传感器的数据估算物体的姿态信息，同时估计陀螺漂移误差；当载体处于运动状态时，卡尔曼滤波算法主要由三轴微机械陀螺传感器信号来评估载体的姿态信息，并对在静态情况下，估算陀螺漂移误差数据对陀螺信号进行补偿。
指导教师：殷严刚
E-mail：yinyangang@mailbox.gxnu.edu.cn
