KARAKTERISTIK DAN KALIBRASI UNTUK SENSOR INERTIAL MEASUREMENT UNIT

Abstract

Abstrak

Sistem  navigasi  inersia dapat mengetahui informasi posisi, kecepatan, dan letak dalam waktu yang singkat. Hal ini memicu untuk pencarian sensor dengan biaya yang efektif dan murah, salah satunya dengan MEMS sensor. MEMS sensor mempunyai sumber error dankarakteristik yang harus dimodelkan secara hati-hati dan kalibrasi secara tepat. Seiring berjalannya dengan waktu akurasi dari sistem inersia akan mengalami penurunan. untuk  mendapatkan  data  percepatan gravitasi dan kecepatan sudut yang presisi, diperlukan pemodelan sensor yang akurat. Beberapa metode telah dilakuakan untuk mendapatkan model sensor yang akurat. Masing masing mempunyai kelebihan dan keunggulannya sendiri. Untuk dapat menghasilkan informasi yang diinginkan diperlukan analisis model sensor yang baik. Salah satu model analisis adalah Allan Variance.  Metode Allan Variance dapat menentukan karakter dari proses acak suatu data.  Demikian  juga  pembahasan  tentang  sistem  kalibrasi  dari sensor.  Dalam Tugas Akhir ini  tes dinamis dan statis dilakukan  untuk mendapatkan parameter kalibrasi dan meninjau karakteristik dari kinerja sensor tersebut.. Dengan menggunakan metode Allan Variance dan metode Least Square, serta dengan berbagai macam posisi. Sehingga didapat parameter ketidakstabilan bias accelerometer untuk sumbu x=0,404,y=0.16,dan z=0,14 sedangkan gyroscope ketidakstabilan bias gyroscope untuk sumbu x=0,404,y=0.16,dan z=0,14. Dengan metode least square didapat parameter error faktor skala x=0,4856, faktor skala y=0,4261, faktor skala z=0,6152. Pada  tes tumbukan sumbu yang lain juga ikut mempengaruhi

Kata Kunci : sensor inertia, kalibrasi karateristik

Abstract

Inertial navigation system can find out information on the position, velocity, and location within a short time. This sparked a search for cost-effective sensors and cheap, one with MEMS sensors. MEMS sensors have the sources of error and characteristics that must be modeled carefully and appropriately calibration. Over time the accuracy of the inertial system will decrease. to obtain data gravitational acceleration and angular velocity precision, required an accurate modeling of the sensor. Several methods has helped to get an accurate sensor model. Each has its own advantages and superiority. To be able to produce the desired information needed good analysis of sensor models. One model is the Allan Variance analysis. Allan Variance method can determine the character of a random process the data. Similarly, the discussion about the calibration of the sensor system. In this final dynamic and static tests carried out to obtain the calibration parameters and review the characteristics of the sensor performance .. By using Allan Variance and Least Square method, as well as with a variety of positions. Thus obtained parameter instability to the x-axis accelerometer bias = 0.404, y = 0:16, and z = 0.14, while the gyroscope bias instability for the x-axis gyroscope = 0.404, y = 0:16, and z = 0.14. Obtained by the method of least square error parameters scale factor x = 0.4856, y = 0.4261 scale factor, scale factor z = 0.6152. In other tests the collision axis also affects

Keyword :inertial sensor, characteristic, calibration