基于FPGA的高速導(dǎo)航解算硬件實現(xiàn)
摘要:針對現(xiàn)有小型無人機導(dǎo)航系統(tǒng)的解算速度慢、多處理器核心臃腫可靠性差的缺點,實現(xiàn)了一種僅使用單一FPGA作為數(shù)據(jù)處理核心的小型高速導(dǎo)航解算系統(tǒng)。該系統(tǒng)對飛機運動方程組和導(dǎo)航方程組進(jìn)行并行化分解,對相互獨立的中間變量進(jìn)行并行計算,使得單個運算周期能夠同時進(jìn)行6次浮點運算,在不盲目增加硬件消耗的條件下有效提高了解算速度。仿真和實驗結(jié)果表明系統(tǒng)能夠高效地進(jìn)行導(dǎo)航信息解算,在小型無人機的導(dǎo)航控制領(lǐng)域有重要的工程應(yīng)用價值。
本文引用地址:http://2s4d.com/article/201610/308481.htm導(dǎo)航解算是小型無人機導(dǎo)航控制的基礎(chǔ),小型無人機機動性強,為了完成自主導(dǎo)航任務(wù),必須快速獲得姿態(tài)和位置信息,如果導(dǎo)航信息無法得到高速解算,導(dǎo)航控制系統(tǒng)會因為不能及時得到載體正確位置信息而發(fā)出錯誤指令,會對運載體以及人員造成極大危險。平臺式慣導(dǎo)系統(tǒng)雖然精度高、實時性好,但是龐大的體積和昂貴的造價不適用于小型無人機的發(fā)展,GPS等衛(wèi)星導(dǎo)航設(shè)備雖然價格低廉、體積小巧,但是其衛(wèi)星信號會受到建筑物和天氣等因素的干擾。目前國內(nèi)外應(yīng)用于無人機上的低成本小型化的導(dǎo)航解算系統(tǒng)研究方面大多使用基于DSP、ARM為主處理器的嵌入式系統(tǒng),或者另外添加一顆協(xié)處理器幫助進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)的采集,這樣的系統(tǒng)要么解算速度慢,通信效率低,要么系統(tǒng)臃腫,可靠性差。現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)直接使用硬件描述語言進(jìn)行編程,與ARM和DSP器件相比,可以獲得更有效率的數(shù)據(jù)處理速度,可以兼容各種格式和長度的數(shù)據(jù),同時集成了常用IP核,使之可以靈活的用來進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計。在單片FPGA芯片上實現(xiàn)導(dǎo)航信息的高速解算,將會有廣闊的發(fā)展空間。
針對現(xiàn)有小型無人機導(dǎo)航解算系統(tǒng)解算速度慢、多處理器臃腫可靠性差的缺點,文中設(shè)計了一種在單片F(xiàn)PGA芯片上實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸、姿態(tài)解算和位置解算等功能的導(dǎo)航解算系統(tǒng),節(jié)省了小型無人機寶貴的空間和成本,提出了一種導(dǎo)航信息的FPGA并行解算方法,充分發(fā)揮FPGA的并行數(shù)據(jù)處理能力提高解算速度,一次導(dǎo)航解算過程只需20微秒。
1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,由單片F(xiàn)PGA芯片作為數(shù)據(jù)處理的核心,型號為EP2C35F484C6N,其與一個型號為NAV440的慣性測量單元(IMU)進(jìn)行串口通信接收所需的三軸加速度、三軸角加速度等信息,F(xiàn)PGA依次由數(shù)據(jù)接收模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、姿態(tài)解算模塊、位置解算模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,最后將數(shù)據(jù)封包發(fā)出,上位機保存數(shù)據(jù)。
2 導(dǎo)航解算模塊的FPGA設(shè)計
2.1 數(shù)據(jù)的接收和預(yù)處理
慣性測量單元發(fā)出的數(shù)據(jù)是有符號位整型的十六位數(shù)據(jù)包,分頻一個十六倍于波特率的采樣時鐘對串口數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。由于50 MHz的系統(tǒng)時鐘不能分頻得到正好十六倍于57 600 Hz,需要實時進(jìn)行相位差的同步。定義一個case結(jié)構(gòu)的語句,第七個采樣時鐘周期對串口數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,同時定義一個寄存器,檢測到串口數(shù)據(jù)的上升沿或者下降沿時產(chǎn)生時鐘同步標(biāo)志位,這樣就解決了數(shù)據(jù)穩(wěn)態(tài)和時鐘相位同步的問題。接收到的串行數(shù)據(jù)從低到高位按位依次存放到8位緩沖寄存器的第0到第7位,這樣就完成了串行數(shù)據(jù)接收。FPGA的據(jù)接收模塊對兩個8位數(shù)據(jù)拼接后得到的數(shù)據(jù)是16位有符號整型數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對需要其進(jìn)行單精度浮點型的格式轉(zhuǎn)換,然后進(jìn)行單位標(biāo)定。其中16位有符號整型數(shù)據(jù)向單精度浮點型數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的步驟如下:
步驟1:判斷整型數(shù)據(jù)的最高位即符號位,記錄符號位并轉(zhuǎn)換成補碼形式;
步驟2:接著將上述補碼形式左移位,直到第14位為1,并記錄下左移位數(shù),階碼即等于14減去左移的位數(shù);
步驟3:將上述移位后的16位數(shù)據(jù)再左移2位即浮點數(shù)的尾數(shù)的整數(shù)部分,直接賦值給浮點數(shù)的第7到22位,由于整型數(shù)據(jù)小數(shù)點右邊全是零,所以浮點數(shù)的第0到6位也是0,浮點數(shù)的第23到30位即階碼加上127的偏移量,第31位為符號位與整型數(shù)據(jù)的最高位相同。
2.2 歐拉法姿態(tài)并行解算模塊的FPGA設(shè)計
FPGA芯片擁有良好的并行運算能力,不同程序塊可以相對獨立的進(jìn)行運算,只要對算式進(jìn)行合理的并行化分解,就能夠提高運算速度。并行計算的程序塊越多,數(shù)據(jù)處理的速度越快,消耗的硬件資源也越多。飛機運動方程如式(1)所示。
相互不影響的中間變量可以同時計算,依此對式(Ⅱ)進(jìn)行并行化分解。分析其計算過程,一次加減法或者乘除法通常是兩個三角函數(shù)值之間的運算,乘法運算較多,除法運算只有一次,而每兩次乘除法運算才進(jìn)行一次加減法運算?;谏鲜龇治龊陀布Y源消耗的考慮,通過3個乘法運算模塊、1個除法運算模塊、2個加減法運算模塊和2個正余弦函數(shù)運算模塊對姿態(tài)角進(jìn)行解算。FPGA每一個計算周期最多同時調(diào)用6個運算模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理,不同計算周期所計算的算子安排如下所示:
2.3 位置信息并行解算的FPGA設(shè)計
通過傳感器獲得的加速度以及上述模塊解算的姿態(tài)角可以解算飛機三軸速度,飛機速度解算方程如式(2)所示。
依據(jù)上述并行計算結(jié)構(gòu)進(jìn)行硬件描述語言的編程和編譯,導(dǎo)航解算系統(tǒng)所占用的FPCA硬件資源如表1所示。
圖2為導(dǎo)航解算FPGA功能仿真時序圖,以此估算模塊計算所消耗的時間。一次姿態(tài)解算需要230個時鐘周期,一次導(dǎo)航解算需要980個時鐘周期,那么在50 MHz的系統(tǒng)時鐘下,姿態(tài)解算需時4.7微秒,導(dǎo)航解算需時20微秒。導(dǎo)航解算系統(tǒng)功能仿真結(jié)果與計算機計算結(jié)果進(jìn)行對比,仿真步長為0.1秒,仿真輸入?yún)?shù)如表2所示,計算結(jié)果如表3所示,通過比對可以發(fā)現(xiàn),F(xiàn)PGA的計算結(jié)果與MATLAB計算結(jié)果沒有偏差,說明導(dǎo)航解算系統(tǒng)能夠正確地進(jìn)行導(dǎo)航信息的解算。
3 實驗結(jié)果與誤差分析
在一輛普通轎車上進(jìn)行導(dǎo)航實驗,系統(tǒng)的搭建如圖1和圖3所示。系統(tǒng)的核心是一塊承擔(dān)數(shù)據(jù)處理任務(wù)的FPGA,在芯片外接合適的IMU,IMU的功耗和體積基本決定了導(dǎo)航系統(tǒng)的功耗和體積。所以整個導(dǎo)航系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)是簡單和小巧的而且節(jié)能的。
實驗進(jìn)行了340秒,如圖4和圖5所示,依次是三軸陀螺儀傳感器數(shù)據(jù)和三軸加速度計傳感器數(shù)據(jù)。位置曲線如圖6所示,實線是導(dǎo)航解算系統(tǒng)解算的位置信息,虛線是GPS獲得的實際位置信息??梢园l(fā)現(xiàn)導(dǎo)航解算系統(tǒng)良好地跟蹤了實際位置變化趨勢,但是隨著時間的推移,導(dǎo)航解算系統(tǒng)解算出的位置信息與實際位置信息偏差越來越大。
導(dǎo)航解算系統(tǒng)的誤差引入主要因為基于MEMS的慣性傳感器的誤差較大,使用單一傳感器進(jìn)行姿態(tài)和位置解算會在姿態(tài)計算和速度計算環(huán)節(jié)兩次引入積累誤差。在實際使用中,載體使用的戰(zhàn)術(shù)級高精度IMU,在一定的使用時間內(nèi),導(dǎo)航系統(tǒng)不會產(chǎn)生很大的積累誤差。除此之外,發(fā)揮本系統(tǒng)動態(tài)特性好、更新速率快的優(yōu)勢,借助最優(yōu)估計的方法,通過進(jìn)行多種傳感器的信息融合也可以收斂誤差。
4 結(jié)論
針對現(xiàn)有小型無人機導(dǎo)航解算系統(tǒng)解算速度慢、多處理器臃腫可靠性差的缺點,文中提出了一種并行化的導(dǎo)航解算方法,并搭建了一種僅使用單一FPGA芯片為數(shù)據(jù)處理核心的小型高速導(dǎo)航解算系統(tǒng),功能仿真驗證了導(dǎo)航解算的高速性和準(zhǔn)確性。車載實驗驗證了系統(tǒng)可以在實際中完成導(dǎo)航信息的解算工作。根據(jù)一次結(jié)算消耗時間可知系統(tǒng)理論擁有50 000 Hz的導(dǎo)航解算能力,在實際使用中,輔以足夠精度的高速IMU,系統(tǒng)將會發(fā)揮小型化、高速率和低功耗的優(yōu)勢,在相關(guān)的小型無人機導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計領(lǐng)域有重要借鑒意義。
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