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　　要实现挖掘机的自动化，需要将挖掘机设备配备一定的智能化系统。这些系统通常包

　　括传感器和控制系统。在挖掘机的自动化中，只有当主控计算机掌握并接收到当前时

　　刻挖掘机的姿态信息、导航信息后，才能判断挖掘机当前时刻的工作状态。结合当前

　　时刻工作状态与预定的工作计划，主控计算机将给挖掘机各自动化模块下达命令以完

　　成下一步操作。因此，挖掘机的姿态检测系统是挖掘机实现智能化的前提与保障，研

　　究挖掘机的姿态检测问题有着重要的实际意义。目前，针对挖掘机的姿态检测问题，

　　国内外的研究还不够完善。如何获取高精度以及稳定的挖掘机姿态信息是解决挖掘机

　　智能化急需解决的问题。因此，本文提出一种惯性测量单元与卫星导航模块融合的姿

　　态检测方案，设计了姿态检测系统的软硬件，最终通过对姿态检测系统进行试验，验

　　测量单元与卫星导航模块融合测姿。对惯性测量单元、卫星导航模块的工作原理及相

　　其次，提出了基于自适应卡尔曼滤波的IMU/GNSS融合姿态检测算法。针对挖掘

　　机的姿态检测问题，构建了IMU/GNSS融合导航的系统模型，设计了IMU/GNSS融合

　　导航的状态方程、状态转移矩阵、观测方程。进一步地，针对GNSS信号存在干扰，

　　噪声模型不明确的问题，提出了一种自适应滤波算法，该算法可以有效抑制不明确噪

　　声对姿态精度的影响。将其应用于挖掘机姿态检测，即IMU/GNSS融合自适应姿态检

　　然后，搭建了IMU/GNSS姿态检测系统。主控芯片使用STM32G030C8，负责获

　　取传感器数据、进行数据处理，并提供了通讯接口可以将数据传输给上位机，以便进

　　行更深度的数据处理或者数据展示。MEMS惯性测量单元传感器使用ICM-42605，

　　GNSS模块使用AT6558芯片。基于C#设计了软件系统，包括在MCU中的驱动程序，

　　及系统的可用性，进一步将挖掘机姿态检测系统安装于遥控挖掘机模型进行实时的动

　　仿真与试验证明了该方案的有效性和准确性，从而有助于为实现挖掘机的智能化提供

　　方、矿石和其他物料，并将它们运输到指定的地方。挖掘机通常由一个机械臂、一个

　　掘进装置和一个底盘组成。机械臂用来挖掘土方和物料，掘进装置用来将物料挖出

　　来，底盘则是用来移动挖掘机的。挖掘机有不同类型，比如履带挖掘机、轮式挖掘机

　　和推土机。它们可以用于挖掘各种类型的矿产，包括金属矿、铁矿和煤矿，也可以用

　　于挖掘建筑和基础工程中的土方。挖掘机的出现极大地改变了采矿和建筑行业，使得

　　多。要实现挖掘机的自动化，需要将挖掘机设备配备一定的智能化系统。这些系统通

　　常包括传感器和控制系统，可以帮助挖掘机自动识别和避开障碍物，按照预定的工作

　　计划进行挖掘操作，并定期向监控中心汇报工作状态。为了确保挖掘机的安全运行，

　　还需要配备安全保护系统，以便在发生紧急情况时，能够立即采取应对措施。在挖掘

　　机实现智能化的过程中，对其位姿态信息、运动状态信息的掌握是自主完成其他任务

　　的必要条件。在挖掘机的智能化中，只有当主控计算机掌握并接收到当前时刻挖掘机

　　的姿态信息、导航信息后，才能判断挖掘机当前时刻的工作状态。结合当前时刻工

　　作状态与预定的工作计划，主控计算机将给挖掘机各自动化模块下达命令以完成下一

　　力计等传感器来测量挖掘机的姿态。这些传感器可以测量挖掘机的加速度、角速度和

　　方向，并通过相应的计算得到挖掘机的姿态。通常，当前较多的研究中使用基于惯性

　　元是一种用于测量运动物体的姿态和运动状态的传感器。它通常包含加速度计、陀螺

　　仪和磁力计等传感器，能够测量物体的加速度、角速度和方向。加速度计测量物体的

　　加速度，陀螺仪测量物体的角速度，磁力计测量物体的方向。这些传感器的信号通过

　　为了满足挖掘机智能化下对高精度姿态信息的需求，本研究旨在建立一套以IMU

　　为核心的挖掘机姿态检测技术，以便在工程应用中使用。这项研究有助于促进挖掘机

　　应用。通过对挖掘机智能化和姿态检测相关研究的文献进行大量的调研，进行了如下

　　2007年，英国曼彻斯特大学的研究人员针对复杂环境下的挖掘机智能化操作问

　　题，研制了一款搭载激光雷达系统的挖掘机，通过激光雷达可以实现对挖掘机周边环

　　境进行扫描并建图，以实现自主挖掘。此外，该系统通过安装在车架上的倾角传感器

　　用来检测并修正系统的载体坐标系，该系统还在挖掘机各铰接处安装了测量角位移的

　　2012年，日本国土交通省政策办公室和筑波大学联合开发了一个自主反铲挖掘系

　　统，该系统由激光雷达、摄像头、全球定位系统（GPS）、方向传感器、陀螺仪和方

　　位传感器组成。该系统使用激光雷达和安装在挖掘机驾驶室顶部的摄像头来感知和测

　　量挖掘机周围的工作环境，使用GPS来实时确定挖掘机的位置，使用方向传感器、陀

　　螺仪和方位角传感器来实时检测挖掘机的位置。但是该自主挖掘系统并没有将GPS与

　　司称PC210lCi-10为世界上首款具有智能机器控制技术的挖掘机，智能机器控制系统组

　　感器，惯性测量单元（IMU），控制面板，电控工作阀，电子控制器等。PC210lCi-10

　　通过集成技术和智能化控制解决了挖掘精度依赖操作这的技能的问题。PC210lCi-10的

　　GNSS天线用于确定挖掘机的坐标和高程，行程传感器可以精确地测量液压缸行程和速

　　度，惯性测量单元用于检测机体的姿态[12][13]。公开资料没有揭示GNSS与惯性测量单

　　机。相对于上一代的卡特彼勒的挖掘机，新一代新增了多项智能化功能：电子围墙和

　　2020年，德国斯图加特大学系统动力学研究所提出了一套惯性测量单元与全球定

　　2012年，中联重科公司针对挖掘机的防倾翻问题，在挖掘机的各铰接部位、斗杆

　　与铲斗之间的油杆中，动臂与斗杆之间的油缸中，回转平台与动臂的油缸中安装了多

　　个形成传感器，通过行程传感器测量油缸的伸缩量，然后建立模型解算出挖掘机的姿

　　每个部件的角度，而铲斗的运动则通过安装在铲斗上的速度传感器来计算。通过距离

　　台上安装运动传感器以获取挖掘机的运动状态参数，然后根据获取到的运动参数估计

　　挖掘机行走机构和转台的漂移模型偏差，最后利用卡尔曼滤波融合，得到挖掘机偏转

　　华侨大学采用MEMS传感器设计了挖掘机的全姿态检测系统，采用D-H坐标系建

　　立了挖掘机的运动学模型，在挖掘机运动学模型的基础上研究了姿态检测技术，同时

　　可以通过多组激光雷达和工业相机实现实时融合点云和图像生成彩色点云，还可配准

　　多个激光雷达扫描的不同坐标系下的点云，实现了挖掘机运行情况和挖掘机作业环境

　　始了技术预研与布局。目前的针对挖掘机智能化的研究首先集中于挖掘机的姿态检测

　　与识别，姿态检测的主要技术途径包括使用数字编码器、IMU惯性测量单元、激光雷

　　达等传感器。IMU惯性测量单元作为一种全自主的姿态传感器，相对于数字编码器，

　　安装更加方便；相对于激光雷达来说，IMU惯性测量单元受到环境影响更小，在挖掘

　　机的姿态检测中有着广阔的潜力。但是针对IMU惯性测量单元固有的误差随时间积累

　　的问题，需要使用外界辅助设备对其进行校正与约束。针对此技术难点，本文通过将

　　IMU惯性测量单元与全球卫星定位系统向结合，实现对挖掘机的高精度姿态检测。

　　为了实现挖掘机姿态检测，本文在研究基于IMU惯性测量单元的姿态检测技术的

　　基础上，提出了一种融合IMU和GNSS信息的自适应姿态检测算法，该算法可以有效

　　抑制GNSS信号干扰问题，以提高姿态检测的精度。最终，完成了基于该算法的挖掘

　　姿态检测问题中的坐标系与坐标表示形式。然后介绍了姿态传感器IMU的工作原理与

　　第三章，介绍了IMU/GNSS融合自适应姿态检测算法，首先介绍了传统信息融合

　　手段——卡尔曼滤波的基本理论与原理，然后建立了INS/GNSS融合的数学模型。接

　　着提出了一种IMU/GNSS自适应信息融合算法，该算法可以克服IMU固有的误差积累

　　的缺陷，并且能够自适应GNSS信号的噪声，使挖掘机姿态检测精度更高，可靠性更

　　高。最后利用Matlab软件进行了IMU/GNSS融合自适应姿态检测算法的仿真验证。

　　第四章，基于提出的IMU/GNSS融合自适应姿态检测算法，首先完成了对挖掘机

　　姿态检测系统的软硬件的总体框架设计。介绍了硬件的选型与硬件平台的设计。同

　　第五章，本章搭建了挖掘机姿态检测试验平台，将IMU/GNSS姿态检测系统安装

　　于挖掘机试验平台上，完成了挖掘机姿态检测试验。试验结果表明所设计的挖掘机姿

　　IMU惯性测量单元可以基于牛顿第二定律通过数学解算提供姿态、速度、位置等

　　丰富的导航信息。IMU惯性测量单元在物联网、车联网、机器人、航空、航海、军事

　　等领域得到了广泛应用。针对挖掘机的姿态检测问题，IMU惯性测量单元可以很好解

　　机的速度与位置信息，更完备的挖掘机姿态信息与导航信息将进一步促进挖掘机的自

　　动化进程。通过IMU可以检测挖掘机姿态信息，并得到导航信息，但是由于IMU惯性

　　测量单元是基于牛顿第二定律的积分系统，存在误差积累这一不可避免的弊端，使用

　　单独的IMU惯性测量单元进行姿态检测时误差将随着时间而积累[25][26]。为了得到高精

　　度的姿态与导航信息，需要借助外界辅助信息来对IMU的误差进行抑制。在惯性导航

　　领域中，车载惯性导航系统通常会结合使用全球卫星导航系统GNSS或者里程计等外

　　部传感器对惯性测量单元IMU进行校正和误差抑制。由于挖掘机的工作场景通常为室

　　外施工场地，GNSS信号质量较好，且成本低，因此本文挖掘机的姿态检测中，利用全

　　球卫星导航系统(GNSS)可以对IMU的误差进行误差抑制，得到高精度的挖掘机姿态信

　　息。本章主要介绍挖掘机的姿态表示方法、IMU传感器的工作原理和角度测量方法

　　性，在不同坐标系下姿态的表现形式不同。在姿态检测问题与导航问题中，坐标系的

　　定义是姿态表达的基础，是必不可少的。所有的姿态信息、导航信息都将在坐标系中

　　构建地心惯性坐标系，可以近似认为其是准惯性坐标系。用oxyz表示地心惯性坐标

　　系，简记为i系，如图2.1中蓝色坐标系所示。轴从地球中心指向地球北极，和

　　地球坐标系用oxyz表示，如图2.1中的红色坐标系，i系的原点与地心惯性坐标

　　固坐标系，地球坐标系相对于惯性坐标系的角运动大小就是地球自转角速率。地球自

　　题与姿态表达问题时，最终的导航结果通常在导航坐标系下表示。导航坐标系的三个

　　载体坐标系可简记为b系，如图2.1中浅蓝色坐标系，用oxyz表示。其原点定

　　球坐标系与地球固连，并随地球自转，自转角速度为ωie00ieT，因此，从惯性

　　式中，表示时间。相反的，地球坐标系（e系）到惯性坐标系（i系）的坐标转换关系t

　　假设挖掘机当前所处的坐标为(,L)，地球坐标系（e系）到导航坐标系（n系）

　　导航系到载体系也需要经过三次坐标变换，给定一组欧拉角(,,)，则导航系到

　　在IMU姿态计算与惯性解算中，IMU由三轴加速度计与三轴陀螺仪构成，地球重

　　力加速度将时刻影响着IMU的比力加速度的测量，为了通过IMU解算挖掘机的姿态，

　　CGCS2000椭球模型对地球模型进行分析[29][30]。基于CGCS2000椭球模型，地球的各

　　根据CGCS2000椭球模型，便可以计算地球不同纬度下的重力值，重力计算公式

　　坐标。通常利用航向角、俯仰角、横滚角这三个欧拉角描述运载体的姿态。关于对

　　旋转运动也可以拆分成为绕载体系三个轴的三次轴运动。将载体系坐标三个轴向的单

　　量，用，和表示惯性系坐标轴向的单位矢量。则载体系与惯性系的坐标转换关iii

　　矩阵，记为CPi。坐标变换矩阵中，载体坐标系的单位矢量与惯性系坐标轴向单i

　　位矢量相乘表示为这两个单位矢量间的夹角的余弦，即jijcos(xoy)[31]。

　　出，它可用于描述刚体转动或姿态变换。与方向余弦阵相比，四元数表示方法虽然

　　IMU惯性测量组件通常包括三轴陀螺仪和三轴加速度计，一些高端型号的IMU还

　　配备有三轴磁力计。使用三轴陀螺仪可测量载体相对惯性空间的角速度，通过积分角

　　速度信息可获得载体的姿态信息。利用三轴加速度计可以测量运动的载体在三个轴方

　　向的加速度，利用IMU测量挖掘机的加速度，然后将加速度值关于时间进行积分，即

　　可得到挖掘机的速度信息，将挖掘机的速度信息再次关于时间进行积分，可以得到挖

　　掘机的位置信息。在挖掘机上安装IMU惯性测量组件并固定后，可形成捷联式惯性

　　惯性测量单元，通过测量载体的角运动信息和线运动信息，并对其进行积分以得到载

　　ωb为IMU中陀螺测量得到的角速度，也就是角运动信息。赋予比力微分方程一个速

　　度初值，并求解比力微分方程，可以完成对速度的积分。赋予姿态微分方程一个姿态

　　初值，并求解姿态微分方程，可以完成对姿态的积分。赋予位置微分方程一个位置初

　　值，并求解微分方程，可以完成对位置的积分。最终，可以得到载体的速度、位置、

　　IMU惯性测量组件捷联算法可以通过三轴陀螺与三轴加速度计测量到的角速度与

　　比力加速度解算姿态、速度和位置。这三个信息量随时间更新，因此IMU捷联算法包

　　括三部分：姿态更新、速度更新和位置更新。姿态微分方程可以实时解算挖掘机的姿

　　态信息，同时将挖掘机的姿态提供给速度解算和位置解算，以提供姿态基准。速度微

　　分方程将加速度计测量到的比力加速度积分得到挖掘机的速度信息。位置微分方程通

　　过对速度进行积分，可以得到位置增量，结合挖掘机的初始位置，可以得到挖掘机当

　　式(2.17)中，由于惯性测量单元（IMU）输出的角速度是相对于惯性坐标系的载体

　　坐标系角速度，因此需要使用方向余弦矩阵来表示载体坐标系相对于导航坐标系的方

　　向。矩阵描述了载体坐标系相对于导航坐标系的旋转关系，而不是式(2.17)中的载体

　　标系（系）下的投影，这个旋转角速度包含两部分：地球自转导致的系旋转，以及

　　式(2.19)和(2.20)中，为地球绕自转轴转动的角速度的幅值；表示挖掘机的当地纬

　　标系（系）的方向余弦矩阵；为导航坐标系（n）系相对于地球坐标系（e）系的

　　相对移动的速度，为地球重力加速度。ieen表示地球自转以及惯性测量单元运

　　式(2.23)和式(2.24)中，vn为导航系比力速度增量，vn为有害加速度的速度

　　式(2.27)-(2.29)中，分别为挖掘机当前所在位置的地理纬度、经度和高度，为

　　间的微分、经度关于时间的微分和高度关于时间的微分，代表的是增量，所以位置更

　　在2.3.2小节中推导得到的IMU捷联算法的姿态更新方程、速度更新方程以及位

　　置更新方程是在IMU采集的数据没有误差的前提下推导的，实际上，由于测量中总是

　　存在误差，电子线路中又存在各种信号干扰以及随机误差，导致IMU的姿态、速度和

　　位置的更新过程中存在误差，由于IMU捷联算法是基于牛顿第二定律的积分运算系

　　统，积分系统不可避免存在误差随时间累积的缺陷，接下来将分析IMU的误差传播方

　　两个姿态矩阵中存在误差。定义两个姿态矩阵中的载体坐标系重合，两个姿态矩阵的

　　导航坐标系包含误差，因此计算得到的姿态矩阵可以表示为，则可以建立无误差的

　　而在实际情况中，式(2.37)中的各项是包含误差的，因此计算式的真实情况为：

　　将式(2.38)两边同时微分，可以发现微分后的式(2.38)的右边与式(2.37)的右边相

　　在真实情况下，加速度计测量的比力肯定存在误差，因此式(2.52)可写为：

　　δfb为IMU中的加速度计由于常值零偏、刻度因数误差、等引起的比力测量误差；

　　式中，为挖掘机中的IMU解算出的纬度误差，为挖掘机中的IMU解算出的经度

　　上文介绍了IMU惯性测量单元的工作原理以及惯性导航的基本公式，捷联算法的

　　姿态、速度、位置更新方程以及对应的误差方程。为了克服IMU惯性测量单元的误差

　　随时间积累的缺陷，获得高精度的挖掘机姿态，需要外部传感器获得辅助信息以抑制

　　置信息、速度信息的卫星无线电导航系统。北斗导航系统、格洛纳斯系统、伽利略

　　卫星导航系统和全球导航系统(GPS)是当前最常见和广泛使用的GNSS卫星导航系统。

　　通过GNSS接收机以及GNSS天线，我们可以获得GNSS信号来作为位置观测数据或

　　全球卫星导航系统(GNSS)是利用被动式测距的原理来实现对目标的定位。其中，

　　接收机误差、卫星误差、信号传播误差是影响卫星定位精度的主要因素。其中，噪声

　　误差、接收机时钟偏差是造成接收机误差的重要因素，卫星误差则涵盖了卫星时钟和

　　星历误差。传播误差则由电离层延迟、对流层延迟以及多路径效应误差构成。一般情

　　况下，为克服多路径效应误差影响，接收机使用延迟和时钟模型来补偿观测值。所

　　以，高斯白噪声与钟偏残差可以被认为是GNSS的伪距误差，在对伪距进行结算时的

　　GNSS是一种全球卫星导航系统，能够提供多种类型的测量。这些测量包括位置测

　　量和速度测量，还有伪距/伪距率观测量。位置测量通过接受多颗卫星的信号来确定接

　　收机的三维位置，通常表示为经度、纬度和高度。而速度测量则是基于接收机接收多

　　个卫星信号的时间差，通过计算位置的变化来确定接收机的速度。速度观测量一般包

　　括东向速度、北向速度。本文的主要研究内容是基于位置/速度测量模型来实现的，位

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