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利用IMU增強機器人定位:實現(xiàn)精確導(dǎo)航的基礎(chǔ)技術(shù)

發(fā)布時間:2024-11-15 責(zé)任編輯:lina

【導(dǎo)讀】本文重點介紹了慣性測量單元(IMU)傳感器對于機器人定位的重要性,并概述了其主要優(yōu)點。IMU可提供關(guān)鍵的運動數(shù)據(jù),已成為機器人精確定位的重要組成部分。IMU集成了加速度計、陀螺儀和磁力計,通過提供實時響應(yīng),使機器人能夠準(zhǔn)確地確定其方向、位置和運動,從而使機器人能夠在動態(tài)變化的環(huán)境中導(dǎo)航。傳感器融合技術(shù)將IMU數(shù)據(jù)與其他傳感器(例如攝像頭或LIDAR)相結(jié)合,通過整合多個數(shù)據(jù)源來提高定位精度。

 

摘要

本文重點介紹了慣性測量單元(IMU)傳感器對于機器人定位的重要性,并概述了其主要優(yōu)點。IMU可提供關(guān)鍵的運動數(shù)據(jù),已成為機器人精確定位的重要組成部分。IMU集成了加速度計、陀螺儀和磁力計,通過提供實時響應(yīng),使機器人能夠準(zhǔn)確地確定其方向、位置和運動,從而使機器人能夠在動態(tài)變化的環(huán)境中導(dǎo)航。傳感器融合技術(shù)將IMU數(shù)據(jù)與其他傳感器(例如攝像頭或LIDAR)相結(jié)合,通過整合多個數(shù)據(jù)源來提高定位精度。IMU廣泛應(yīng)用于移動機器人、人形機器人、無人機(UAV)以及虛擬/增強現(xiàn)實。它們在實現(xiàn)精確定位方面發(fā)揮了重要作用,使機器人能夠自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)并與周圍環(huán)境有效互動。本文探討了在頗具挑戰(zhàn)性的AMR運行環(huán)境中,IMU具有哪些應(yīng)用案例,以及IMU在實現(xiàn)精確定位方面如何發(fā)揮關(guān)鍵作用。

簡介

自主移動機器人(AMR)對于未來的智能工廠和倉儲至關(guān)重要,在塑造未來自動化、可持續(xù)和清潔的工廠方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。AMR可提高效率、減少浪費并優(yōu)化工業(yè)環(huán)境中的利用率。雖然未來可能會專門為AMR建造和優(yōu)化工廠,但讓這些機器人適應(yīng)現(xiàn)有的倉庫和工廠仍面臨諸多挑戰(zhàn)。AMR面臨的主要障礙涉及兩個關(guān)鍵部分:高效路徑規(guī)劃(確定最佳路徑)和精確定位(不斷更新其在環(huán)境中的位置)。1

本文主要討論GPS無法覆蓋的封閉環(huán)境下的室內(nèi)導(dǎo)航。AMR利用一系列傳感器和算法進行定位和導(dǎo)航。其中包括攝像頭、LIDAR和雷達等視覺傳感器,以及車輪編碼器和IMU等測程傳感器。每種傳感器模式在范圍、準(zhǔn)確性和傳感信息方面都各有優(yōu)勢。這些傳感器的組合可確保提供全面的數(shù)據(jù),從而在動態(tài)環(huán)境中有效定位機器人。雖然全面自主性必須要依靠一系列傳感器,但本文重點介紹IMU在具有挑戰(zhàn)性的AMR運行環(huán)境中的應(yīng)用案例,以及IMU如何幫助實現(xiàn)精確定位,這對于導(dǎo)航和自主性至關(guān)重要。

什么是IMU?

IMU是由微機電系統(tǒng)(MEMS)器件構(gòu)成的微型器件。其中通常包括:

? 三軸加速度計:加速度計用于測量相對于地球重力場的加速度。在IMU中,三軸加速度計用于測量x、y和z軸(見圖1)。


利用IMU增強機器人定位:實現(xiàn)精確導(dǎo)航的基礎(chǔ)技術(shù)

圖1.x、y和z軸上的加速度測量。


? 三軸陀螺儀:陀螺儀用于測量旋轉(zhuǎn)速率,提供三個軸上每個軸的角速度。三軸陀螺儀可以測量機器人在x、y和z軸上的角速度(ωx、ωy、ωz)(見圖2)。


利用IMU增強機器人定位:實現(xiàn)精確導(dǎo)航的基礎(chǔ)技術(shù)圖2.x、y和z軸上的陀螺儀測量。


? 高性能磁力計:提供磁場測量,對于在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中準(zhǔn)確估計方向至關(guān)重要。盡管并不流行,但一些傳統(tǒng)的IMU中配備了磁力計。

? 其它:溫度傳感器用于補償溫度變化,氣壓計用于測量壓力。

IMU功能框圖

? 典型的IMU不僅包括陀螺儀、加速度計和溫度傳感器,還包括模數(shù)轉(zhuǎn)換以提取測量值和溫度補償(見圖3)。
? IMU采用板載初步濾波算法,例如板載FIR(有限脈沖響應(yīng))。
? 校準(zhǔn)和補償可糾正任何錯位或傳感器偏置。
? 用戶可以選擇在傳輸最終數(shù)據(jù)之前從IMU模塊內(nèi)部軸旋轉(zhuǎn)(d?)以匹配機器人的參考框架。

為何IMU對AMR有益?

? 高刷新速率的實時定位:自主性和實時導(dǎo)航是機器人操作環(huán)境中的關(guān)鍵要素。然而,感知傳感器的刷新速率通常受到限制,大概在10 Hz到30 Hz的范圍內(nèi)。相比之下,IMU擁有提供高保真位置輸出的能力,最高可達200 Hz。更高的刷新速率顯著提高了系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境中快速適應(yīng)方向快速變化時的可靠性,從而有助于快速響應(yīng)。憑借加速的刷新速率,AMR還能夠在其他測量之間的短暫間隔內(nèi)提供估計姿態(tài)。因此,IMU在實現(xiàn)實時定位方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用,其刷新速率比感知傳感器快10倍。

? 航位推算:IMU是航位推算的支柱,航位推算是一種根據(jù)先前已知的位置估計當(dāng)前位置的導(dǎo)航技術(shù)。IMU可隨著時間推移不斷提供位置、方向和速度數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)精確估計,有助于AMR實現(xiàn)可靠導(dǎo)航。

? 緊湊的尺寸和重量:IMU具有緊湊的尺寸和輕便的設(shè)計,非常適合集成到各種移動機器人配置中。例如,ADI公司的ADIS16500的尺寸只有33.25 mm × 30.75 mm,既可確保高效放置,又不會影響機器人的機動性。

? 在不同環(huán)境中的可靠性:IMU具有一定的抗電磁干擾能力,可以在多種環(huán)境中運行,包括室外和室內(nèi)環(huán)境。因此,它們適合廣泛的應(yīng)用。

? 通過加快刷新速率提高可靠性:感知傳感器的刷新速率通常限制在約10 Hz至30 Hz之間,而IMU可提供高達4 kHz原始數(shù)據(jù)的高保真位置輸出,具有顯著的優(yōu)勢。更高的刷新速率增強了可靠性,特別是在動態(tài)環(huán)境中,使AMR能夠快速響應(yīng)并有助于在其他測量之間的短期間隔內(nèi)估計姿態(tài)。


利用IMU增強機器人定位:實現(xiàn)精確導(dǎo)航的基礎(chǔ)技術(shù)圖3.IMU的典型功能框圖。


已經(jīng)有視覺傳感器的情況下,為什么IMU對AMR來說仍然必不可少


利用IMU增強機器人定位:實現(xiàn)精確導(dǎo)航的基礎(chǔ)技術(shù)

圖4.AMR的傳感器堆棧。


如圖4所示,AMR通常具有多種視覺傳感器,例如飛行時間(ToF)、攝像頭、LIDAR等。盡管視覺測程提供了豐富的數(shù)據(jù)集,但IMU仍有存在的必要性。以下場景探討了其背后的一些原因:

1.AMR在特征稀疏的走廊中導(dǎo)航:同步定位與地圖繪制(SLAM)算法本質(zhì)上通過匹配觀察到的傳感器數(shù)據(jù)來工作,這些數(shù)據(jù)存儲在地圖中以便在地圖內(nèi)進行定位。當(dāng)AMR穿越長走廊時(見圖5),會很快迷失定位。由于缺乏獨特特征,例如,具有均勻顏色、紋理或反射率的直墻,SLAM難以精確定位。在這種情況下,IMU可通過提供航向和方向信息來充當(dāng)重要的引導(dǎo)系統(tǒng)。


利用IMU增強機器人定位:實現(xiàn)精確導(dǎo)航的基礎(chǔ)技術(shù)圖5.AMR在特征不明顯的走廊中失去視覺測程能力。


2.在廣闊的開放環(huán)境中導(dǎo)航:范圍限制:當(dāng)在大型開放空間(如50 m×50 m的大型倉庫)中工作時,AMR難以定位,因為各個獨特特征超出了傳感器范圍(LIDAR的最大范圍通常約為10 m到15 m)。如圖6所示,由于空間過大,AMR的測程功能無法發(fā)揮作用。此外,倉庫通常具有統(tǒng)一的特征,因此也給視覺傳感器造成困難。在這種情況下,IMU和車輪編碼器是精確局部定位的唯一可靠來源。


利用IMU增強機器人定位:實現(xiàn)精確導(dǎo)航的基礎(chǔ)技術(shù)圖7.AMR在斜坡上行駛。

表1.各種用于定位的傳感器模塊的姿態(tài)和方向估計


傳感器模塊

受光線不足影響

受動態(tài)移動對象影響

受反射表面影響

依賴于豐富的場景幾何形狀

標(biāo)準(zhǔn)RGB攝像頭

飛行時間(ToF)

LIDAR

雷達

車輪里程計

IMU


4.導(dǎo)航時的環(huán)境因素:對環(huán)境因素的敏感性:LIDAR傳感器對各種環(huán)境因素很敏感,例如環(huán)境光、灰塵、霧和雨。這些因素會降低傳感器數(shù)據(jù)的質(zhì)量,進而影響SLAM算法的性能。類似地,其他傳感器模塊也會受到反射表面和動態(tài)移動物體(其他AMR或工人)的影響,導(dǎo)致SLAM進一步混淆。表1總結(jié)了環(huán)境對不同傳感器模塊的影響。IMU可以在各種環(huán)境中可靠運行,因而成為移動機器人在發(fā)揮多功能性時的合適選擇。

然而,沒有十全十美的傳感器!

盡管IMU有其優(yōu)勢,但也存在風(fēng)險并會帶來一些挑戰(zhàn)2:

1.噪聲:IMU測量容易受到噪聲的影響,這會降低機器人導(dǎo)航和控制的準(zhǔn)確性。為了補償噪聲,IMU通常采用先進的濾波技術(shù),例如卡爾曼濾波或FIR。

2.偏置:IMU傳感器會隨著時間的推移積累偏置,這會導(dǎo)致方向和運動估計出現(xiàn)誤差。為了解決這個問題,采用了偏置估計算法來不斷更新IMU傳感器讀數(shù)。

3.非線性度:IMU傳感器表現(xiàn)出非線性行為,這會進一步加劇數(shù)據(jù)處理和解釋的復(fù)雜性。為了對非線性度進行補償,需要對其進行校準(zhǔn)以表征傳感器的行為并應(yīng)用適當(dāng)?shù)男U?br style="padding: 0px; margin: 0px auto;"/>
4.隨機游走:IMU易受到外部熱機械事件的影響,導(dǎo)致ARW(角度隨機游走(陀螺儀中))和VRW(速度隨機游走(加速度計中))出現(xiàn)誤差。

如何降低這些風(fēng)險?答案是傳感器融合!

? 傳感器融合有何幫助?

■ 提高可靠性。

■ 提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

■ 更好地估計未測量的狀態(tài)。

■ 增加覆蓋范圍從而確保安全。

? 傳感器融合算法意義:

■ 擴展卡爾曼濾波等狀態(tài)估計技術(shù)可以糾正常規(guī)AMR運行期間的噪聲、ARW和偏置不穩(wěn)定性誤差。

■ 通過測量地球引力加速度,可以消除IMU中的俯仰和滾轉(zhuǎn)陀螺儀誤差。

■ 該算法會跟蹤和糾正偏置漂移,并糾正ARW誤差。

? 擴展卡爾曼濾波器(EKF):

■ 即使建模系統(tǒng)的確切性質(zhì)未知,也支持對過去、現(xiàn)在和未來狀態(tài)的估計。圖8顯示了簡化的EKF算法。

■ 隨著時間的推移,觀察到的測量值包含高斯白噪聲或其他不準(zhǔn)確性,并通過以下方式估計測量的真實值

■ 同步傳感器之間的測量

■ 預(yù)測姿態(tài)和誤差估計

■ 估計和更新預(yù)測值的不確定性


利用IMU增強機器人定位:實現(xiàn)精確導(dǎo)航的基礎(chǔ)技術(shù)圖9.使用ROS的典型傳感器融合系統(tǒng)。


ADI IMU如何幫助解決這些挑戰(zhàn)?

ADI公司為包括移動機器人在內(nèi)的各種應(yīng)用提供了多種IMU。提供的特有價值主張如下:

? 內(nèi)置校準(zhǔn):ADI IMU具有經(jīng)過充分出廠校準(zhǔn)的加速度計和陀螺儀尋址參數(shù),例如靈敏度、偏置、對準(zhǔn)、線性加速度的陀螺儀偏置和加速度計。內(nèi)置動態(tài)偏移校正功能可補償電源電壓、溫度和磁場干擾的變化并具有降噪功能4。這可以顯著減少系統(tǒng)集成時間和采集成本,從而簡化在不同條件下工業(yè)應(yīng)用中精確傳感器測量的整體實施。

? 低噪聲、高帶寬模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC):以高精度和高帶寬捕獲傳感器數(shù)據(jù),確保可靠、靈敏的運行。

? 高精度:ADI IMU提供精確的方向、運動和速度測量,使機器人能夠做出明智的決策并精確地在周圍環(huán)境中移動。

? 低功耗:移動機器人通常依靠電池供電,因此低功耗對于增加行駛里程至關(guān)重要。ADI IMU能效高,可最大程度降低功耗并最大程度延長電池續(xù)航時間。

? 緊湊尺寸:為了安裝到移動機器人有限的空間中,ADI IMU采用了緊湊的外形設(shè)計,因此可以輕松集成到各種機器人配置中,而不會影響性能。

? 易于集成:與機器人控制系統(tǒng)的輕松集成對于無縫操作至關(guān)重要。ADI的IMU測試板與開源ROS節(jié)點相結(jié)合,可以輕松集成以構(gòu)建AMR。

結(jié)論

IMU是AMR定位的必備元件,因為IMU可以提供方向估計和運動跟蹤,并以高刷新速率提供實時響應(yīng),使得AMR能夠在動態(tài)環(huán)境中行駛。借助卡爾曼濾波器等傳感器融合技術(shù),可以組合其他傳感器模塊來彌補彼此的局限性。ADI提供豐富多樣的IMU來滿足各種移動機器人應(yīng)用的特定要求。

參考文獻

1 Shoudong Huang和Gamini Dissanayake。“機器人定位:簡介”。John Wiley & Sons, Inc.,2016年8月。
2 Oliver J. Woodman。“慣性導(dǎo)航簡介”。劍橋大學(xué),2007年8月。
3 robot_localization 2.6.12文檔。Tom Moore,2016年。
4 Randy Carver和Mark Looney。“MEMS加速度計校準(zhǔn)可優(yōu)化工業(yè)應(yīng)用的精度”。EE Times,2007年10月。

(作者:Sarvesh Pimpalkar,系統(tǒng)應(yīng)用工程師)


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