Informação seca | “Sensor de posição” do robô —— IMU

“

Hoje em dia, dispositivos inteligentes que podem mover-se de forma autónoma, como robôs e condução autónoma, estão a desenvolver-se cada vez mais rapidamente, os algoritmos de controlo estão a tornar-se cada vez mais complexos e os sistemas de percepção estão a tornar-se cada vez mais poderosos. O sensor IMU, que mede o movimento e a atitude de objetos controlados, é uma parte importante do sistema de percepção e também está se desenvolvendo na direção de baixo custo e alta precisão. Nesta edição técnica convidamos Wang Qi, engenheiro da Xiaomi , para discutir o IMU como assunto principal. Do que é o IMU ao seu princípio de funcionamento, combinado com aplicações específicas, mostraremos o "sensor de posição" do robô de vários ângulos.

”

1. O que é IMU?

Nosso corpo faz vários movimentos o tempo todo, como ficar em pé, sentar, deitar, etc. As palavras "em pé", "sentado" e "deitado" aqui são muito importantes para nós. É uma coisa natural, mas você sabe Já notei uma coisa - como sabemos se estamos “em pé”, “sentados” ou “deitados”?

Na verdade, existe um órgão muito discreto, mas extremamente importante no nosso corpo, o receptor de posição, que é a chave para o movimento e equilíbrio normais do corpo. Imagine só, depois de andar em círculos muitas vezes, não ficamos tontos, ou mesmo incapazes de andar em casos graves? Embora nossa visão, audição, tato, etc. estejam funcionando normalmente neste momento, na verdade há um problema com os receptores de posição, de modo que o corpo não consegue sentir sua postura atual e não consegue manter o equilíbrio.

Da mesma forma, existe um sensor de posição no robô - IMU, que é usado para medir as informações de movimento e postura do robô. Seu processo de trabalho também é o mesmo do sensor de posição, e os resultados da medição são relatados ao movimento do robô. módulo de controle (cerebelo). ), o módulo de controle de movimento toma decisões com base nessas informações e emite instruções aos terminais de execução (mãos, pernas, pés) para controlar o movimento do robô.

Em sentido estrito, IMU refere-se a uma unidade de medição inercial , que pode medir a aceleração de três eixos e a velocidade angular de três eixos de um objeto em movimento em um espaço tridimensional e, em seguida, obter a atitude do objeto por meio de fusão de dados e outros algoritmos; em uso real, IMU Geralmente se refere a sensores que medem o movimento e a atitude de objetos controlados , incluindo IMU, VRU, AHRS, etc. Para robôs, a qualidade dos dados IMU determina diretamente o desempenho de movimento do robô. Na verdade, o IMU não é usado apenas no campo da robótica, mas também tem aplicações em muitos campos, desde aeronaves, mísseis e naves espaciais até telefones celulares, pulseiras eletrônicas, etc.

2. Como a IMU percebe a postura?

▍Qual é a postura ?

Atitude é a rotação de um objeto em relação aos eixos de um sistema de coordenadas. De modo geral, quando falamos em postura, nos referimos à rotação de um objeto em relação ao seu próprio sistema de coordenadas, mas podemos calcular sua postura em relação a outros sistemas de coordenadas através da transformação de rotação. Por exemplo, na imagem, duas pessoas veem um objeto no chão, A pensa que é 6 e B pensa que é 9. Para resolver este problema, estabelecemos um sistema de coordenadas para A e B e o objeto no chão . É estipulado que o objeto no solo é 6 e a direção inicial de x. O gancho apontando para 6, a direção x do sistema de coordenadas de A e B é paralela à direção x do objeto e à direção y é verticalmente para cima. Desta forma, por meio da conversão de coordenadas, o objeto no solo parece 6 para A, e o objeto no solo parece 6 para B, mas é apenas " 6 virado”.

Figura 1 Postura relativa dos objetos

Usamos linguagem matemática para descrever o conteúdo acima. Tomando o sistema de coordenadas bidimensional como exemplo, usamos dois valores de ângulo para representar a postura e a postura relativa de cada objeto (unidade: graus). Primeiro, as posturas de A, B e objetos no solo em relação ao seu próprio sistema de coordenadas. Todos são:

A postura do objeto 6 em relação a A, ou seja, a postura do objeto aos olhos de A é:

 Primeiro 

A postura do objeto 6 em relação a B, ou seja, a postura do objeto aos olhos de B é:

 Segundo 

O método acima para expressar a postura é, na verdade, o método de representação do ângulo de Euler mais intuitivo na representação da postura. No espaço cartesiano tridimensional, o ângulo de rotação do objeto em torno de três eixos é usado para representar a atitude do objeto:

Geralmente é definido que o ângulo de rotação em torno do eixo x é o ângulo de rotação (roll), o ângulo de rotação em torno do eixo y é o ângulo de inclinação (inclinação) e o ângulo de rotação em torno do eixo z é o ângulo de guinada (guinada), conforme mostrado na Figura 2.

Figura 2 Ângulo de Euler representa atitude

Fonte da imagem: https://www.youtube.com/watch?v=UpSMNYTVqQI

Embora os ângulos de Euler sejam intuitivos, eles têm certas limitações quando usados ​​para expressar posturas. A definição da ordem de rotação afetará os resultados da rotação. Por exemplo, o objeto 6 na Figura 2 primeiro gira 90 graus em torno de x e depois gira 90 graus em torno de y e primeiro em torno de y. Os resultados obtidos girando 90 graus e depois girando 90 graus em torno de x são diferentes; outro exemplo é o problema de impasse da junta universal que ocorre durante a rotação, que também é causado pela sequência de rotação.

Na realidade, a maioria das rotações de corpo rígido são concluídas de uma só vez. Por exemplo, se quisermos tirar uma selfie, nossa cabeça deve ser inclinada 45 graus para cima para que a foto pareça boa. Quando a cabeça é virada, ela deve girar em torno de um determinado eixo em um determinado ângulo e atingir diretamente os 45 graus. postura diagonalmente para cima, em vez de primeiro girar horizontalmente 45 graus e depois girar 45 graus para cima. Portanto, a atitude também pode ser expressa pelo ângulo do eixo ou quatérnio, que “atinge diretamente uma determinada atitude”.

A atitude é representada pelo ângulo do eixo. O eixo é o eixo de rotação e é representado por um vetor tridimensional. O ângulo é o ângulo de rotação em torno do eixo de rotação. Portanto, o ângulo do eixo pode ser expresso da seguinte forma:

Os quatérnios são definidos no espaço quadridimensional e possuem muitas propriedades boas quando usados ​​para representar a postura de objetos, mas não são muito intuitivos. A representação dos quatérnios é a seguinte:

A relação de conversão entre o quatérnio e o ângulo do eixo é a seguinte:

onde é o ângulo de rotação, e é o eixo de rotação, para que possamos sentir como o quatérnio representa a postura lateral.

Além disso, os métodos de expressão de postura incluem matriz de cosseno direcional, álgebra de Lie de grupo de Lie, etc., que não serão introduzidos aqui.

▍O princípio da atitude de medição da IMU

Tomemos como exemplo a unidade de medição inercial (MEMS IMU). Ela consiste em um acelerômetro de três eixos e um giroscópio de três eixos. Ela pode medir a aceleração e a velocidade angular de um objeto em movimento no espaço tridimensional. Então, como podemos usar aceleração ou velocidade angular para obter a atitude do objeto?Pano de lã?

Figura 3 Princípio de funcionamento do acelerômetro

Fonte da imagem: https://www.zhihu.com/question/19769131/answer/886359013

O princípio do acelerômetro MEMS que mede a aceleração é, na verdade, a segunda lei de Newton. Como mostrado na Figura 3, a inércia gerada quando um objeto de massa se move fará com que as partes que suportam a força em ambos os lados se deformem. No MEMS, mudanças de tensão são usadas para medir isso. deformação. Ou seja, existem duas placas capacitivas fixas em ambos os lados e uma placa capacitiva móvel no meio, o que equivale a um objeto com massa. Desta forma, a deformação pode ser refletida nas mudanças na capacitância em ambos os lados , e o objeto pode ser obtido por meio de conversão analógico-digital e outros métodos.A aceleração do movimento.

Figura 4 Princípio da medição da atitude de aceleração

Quando o IMU está em repouso, a aceleração medida pelo acelerômetro é a aceleração da gravidade. Usando esta propriedade, o eixo z do sistema de coordenadas mundial é definido como paralelo à aceleração da gravidade e para cima. Com base na síntese e decomposição de forças, pode-se obter a posição relativa do objeto em relação ao mundo.A atitude do sistema de coordenadas. Conforme mostrado na Figura 4, quando o objeto gira em um ângulo, o acelerômetro pode medir a componente da aceleração da gravidade no eixo x, calculando assim o ângulo incluído, ou seja, o ângulo de rotação do objeto em torno do y- eixo. Da mesma forma, o objeto em torno do eixo X também pode ser obtido. O ângulo de rotação do eixo, este é o princípio básico da atitude de medição de aceleração. No entanto, o acelerômetro MEMS real apresenta ruído de alta frequência e a atitude calculada a partir da aceleração em um curto espaço de tempo é imprecisa.

O giroscópio mecânico tradicional utiliza o princípio da conservação do momento angular, ou seja, a direção do eixo de rotação de um giroscópio giratório de alta velocidade permanece inalterada quando não é afetado por forças externas. Esta é a natureza do eixo fixo do giroscópio , e a sua precessão deve-se essencialmente ao eixo fixo. Obviamente, este método não é realista se aplicado ao MEMS, então outro método é usado para implementar o giroscópio MEMS.

Figura 5 O eixo fixo e a precessão do giroscópio

Fonte da imagem: https://www.youtube.com/watch?v=n_6p-1J551Y

O princípio do giroscópio MEMS que mede a velocidade angular é que um objeto em rotação gerará uma força de Coriolis quando tiver movimento radial.Sua direção é perpendicular ao plano formado pela direção da velocidade radial e pela direção da velocidade angular de rotação, e sua magnitude é:

  é a massa do objeto, é a velocidade angular de rotação do objeto e é a velocidade do movimento radial do objeto.

Em MEMS, existem placas capacitivas ortogonais radiais e tangenciais. A placa capacitiva radial aplica uma tensão oscilante para impulsionar o movimento da massa. Quando o objeto gira para gerar velocidade angular, o objeto produz deslocamento tangencial devido à força de Coriolis. Isso causa a tensão da placa do capacitor tangencial para mudar, e então a aceleração de Coriolis é obtida através de conversão analógico-digital e outros métodos.A velocidade angular do objeto pode ser calculada de acordo com a fórmula acima.

Figura 6 Princípio de funcionamento do giroscópio MEMS

Fonte da imagem: Noções básicas丨Como funciona um giroscópio MEMS? - Comitê de Robótica da Sociedade Chinesa de Automação

O princípio do cálculo nos diz que a integral da velocidade angular é o ângulo, portanto, podemos integrar diretamente a velocidade angular de três eixos medida pelo giroscópio para obter o ângulo de rotação do objeto em torno dos três eixos. No entanto, o giroscópio MEMS real terá vários erros devido a razões como processo, temperatura, vibração, etc. Esses erros tornarão o ângulo obtido pelo giroscópio cada vez mais impreciso à medida que é integrado. O resultado final é que o objeto está claramente em o “Em pé”, mas a IMU avisa que ele está “deitado” Qual é a solução?

▍Cálculo de atitude IMU

Descobrimos que embora a atitude obtida pela aceleração seja imprecisa no curto prazo, não há erro integral e pode ser confiável no longo prazo; embora a atitude obtida pela velocidade angular tenha um erro integral no longo prazo, pode ser confiável no curto prazo. Então, se nós dois acreditarmos um pouco, não seríamos capazes de obter uma postura estável, precisa e de longo prazo? A partir disso descobrimos o método mais simples de fusão de dados:

É claro que este método de fusão simples não pode ser usado diretamente na IMU na prática. Devido às características de ruído do sensor, etc., é difícil ajustar os parâmetros para obter convergência. Aqui está apenas um exemplo. No entanto, o método de fusão de dados baseia-se nesta ideia simples: acreditar um pouco aqui e um pouco ali, mas devemos usar métodos científicos para conseguir “acredite um pouco aqui e acredite um pouco ali”.

A fusão de dados IMU também é chamada de cálculo de atitude.Algoritmos comumente usados ​​incluem filtragem complementar (Filtro Complementar), filtragem Bayesiana (Filtro Bayesiano), etc. O algoritmo Mahony é amplamente utilizado na filtragem complementar e seu princípio complementar é semelhante ao pid; há também o algoritmo Madgwick baseado na otimização de gradiente descendente, etc. O algoritmo clássico na filtragem bayesiana é o Filtro de Kalman (KF) e seus algoritmos derivados, como Filtro de Kalman Estendido (EKF), Filtro de Kalman de Estado de Erro (ESKF), Filtro de Kalman Estendido Auto Adaptativo (AEKF), etc. Comparada com o método de filtragem complementar, a filtragem de Kalman funde dados baseados no modelo bayesiano e pode obter uma estimativa imparcial do alvo.

Figura 7 Cálculo de atitude IMU baseado no filtro de Kalman estendido [1]

Conforme mostrado na Figura 7, tomando como exemplo o filtro de Kalman estendido para solução de atitude, a iteração em malha fechada é realizada no quaternion. A filtragem de Kalman é dividida principalmente em duas partes: previsão e atualização. Apresentaremos brevemente as duas partes, respectivamente.

A primeira é a parte de previsão, que prevê a atitude e sua matriz de covariância. A previsão aqui é uma previsão integral usando a velocidade angular medida pelo giroscópio. A equação de transição de estado está na figura, que pode ser obtida através da equação diferencial de quatérnios .

Depois disso vem a parte da atualização, onde os valores previstos e os valores observados são comparados e comparados durante a atualização. O valor previsto aqui é a atitude obtida na parte de previsão, e o valor observado é o componente de três eixos da aceleração da gravidade medida com um acelerômetro.Como fazer a diferença na comparação entre atitude e aceleração? Pensamos que na análise acima, a aceleração pode ser usada para obter a atitude, para que a diferença entre a atitude e a atitude possa ser feita; da mesma forma, também podemos converter a atitude em aceleração, para que a diferença também possa ser feita . O papel da matriz de medição está aqui, ela pode transformar o vetor previsto do espaço de predição para o espaço de observação. Como a transformação do espaço de predição para o espaço de observação é geralmente uma relação não linear e não satisfaz a suposição da distribuição gaussiana do filtro de Kalman, no EKF, a expansão de Taylor de primeira ordem da equação de transformação é usada para aproximar esta relação linear, e o matriz de medição é a equação de transformação A matriz Jacobiana.

A equação de conversão do espaço de predição para o espaço de observação é mostrada na Figura 7. Ela contém dois significados, um é converter a atitude prevista na aceleração prevista e o outro é converter a aceleração prevista no sistema de coordenadas onde o observado a aceleração está localizada. Se não houver erro na atitude prevista, então quando a atitude prevista for usada para converter a aceleração da gravidade no sistema de coordenadas de observação, ela deverá coincidir completamente com a aceleração observada, porque a aceleração observada é a aceleração da gravidade no sistema de coordenadas de observação. , e é precisamente por causa da atitude prevista que ocorre um erro, que acaba levando a um desvio entre a aceleração prevista e a aceleração observada. O que o filtro de Kalman faz é realizar uma média ponderada das duas para obter uma estimativa imparcial de a aceleração, e então usar o inverso da matriz de medição para converter a aceleração em atitude, obtendo assim uma estimativa imparcial da atitude. Este é o princípio básico do EKF para cálculo de atitude IMU.

▍ O que o AHRS está fazendo?

No processo de medição da atitude do IMU acima, descobrimos que a aceleração gravitacional só tem projeção no plano xz e no plano yz, e no plano xy, não importa como seja girado, a projeção da aceleração gravitacional é apenas um ponto, e o ângulo de rotação em torno do eixo Z não pode ser calculado. Portanto, o IMU só pode medir a rotação em torno do eixo z com base na integral da velocidade angular. Como dissemos antes, a integral da velocidade angular será tem erros de integração de longo prazo. Então, como corrigir a rotação em torno do eixo z? A resposta é usar um magnetômetro.

Mencionamos anteriormente que a IMU generalizada inclui AHRS. AHRS refere-se ao sistema de referência de atitude e direção, que inclui giroscópios, acelerômetros e magnetômetros de três eixos baseados em MEMS. Ele integra algoritmos internos de fusão de dados e pode gerar diretamente suas próprias informações de atitude. O AHRS de dez eixos também possui um barômetro para medir a altitude.

Figura 8 Magnetômetro mede campo geomagnético

Fonte da imagem: https://www.youtube.com/watch?v=qXVLXrOB8Ag&feature=youtu.be

Um magnetômetro pode medir o tamanho e a direção do campo geomagnético. Na maioria das vezes, a direção do campo geomagnético está em um determinado ângulo com a direção da gravidade. Portanto, o ângulo de rotação de um objeto em torno do eixo z pode ser calculado através da projeção do campo geomagnético no plano xy. O princípio é o mesmo que A atitude de medição da aceleração da gravidade é a mesma, e então os dados podem ser fundidos com o ângulo obtido pela integração da velocidade angular. Através do AHRS de nove eixos, pode-se obter uma medição de atitude estável e de longo prazo do objeto.Este também é o IMU usado na maioria dos controles de robôs atualmente. No entanto, nos pólos da Terra, a direção do campo magnético é quase paralela à gravidade, e o método de cálculo da atitude através do campo magnético também falha.AHRS pode ser considerado como degenerando em seis eixos. Além disso, devido à fraca força do campo geomagnético, o método de utilização de um magnetômetro também falhará em ambientes com forte interferência magnética.

Além disso, existe um sistema de navegação inercial (INS), que integra GPS e não só detecta a própria postura, mas também fornece posição estável, velocidade e outras informações, tornando sua função mais poderosa.

2. Algumas aplicações do IMU

▍O papel da IMU em robôs com pernas

A aplicação mais importante do IMU em robôs com pernas é o controle do circuito fechado. O objetivo do controle de movimento de um robô com pés é controlar o movimento do robô para atingir uma postura específica. Por exemplo, quando o robô está correndo, o objetivo principal do controle é mantê-lo equilibrado e não cair. Somente nesta base a ação de correr pode ser realizada, assim como um ser humano. Se você cair, definitivamente não será capaz de correr. Especificamente, a atitude do corpo do robô é controlada por meio dos dados fornecidos pela IMU para garantir que seu movimento Os ângulos de inclinação, inclinação e guinada permanecem nas posições esperadas.

Figura 9 Robô Iron Egg em movimento

Fonte da imagem: https://www.mi.com/cyberdog

Mencionamos a fusão de dados anteriormente e apenas introduzimos a fusão de dados dentro da IMU. Geralmente existem muitos sensores em robôs, como sensores visuais, lidar, ultrassom, TOF, etc. Uma variedade de sensores juntos formam o sistema de percepção do robô, assim como nossos receptores humanos visuais, auditivos, táteis e outros. Semelhante ao IMU, vários sensores têm suas limitações. Por exemplo, SLAM visual é facilmente afetado por oclusão de imagem, mudanças de iluminação, interferência de objetos em movimento, cenas de textura fraca, etc., e é facilmente perdido durante movimentos rápidos. Laser SLAM carece de informações semânticas , etc. Portanto, uma variedade de sensores são necessários para a fusão de dados.

A IMU pode obter estimativas de atitude durante movimentos rápidos, realizar fusão de dados com outros sensores e fornecer informações prévias precisas a outros sensores. Por exemplo, a fusão do IMU e do sensor visual pode obter a postura inicial do sensor visual e reduzir o erro causado pelo movimento da fonte de detecção; ao mesmo tempo, o IMU também pode ser usado para interpolar e suavizar o imagem visual. Por sua vez, o próprio sensor visual possui características como não desvio e medição direta de translação e rotação, que podem ser utilizadas para calibrar o desvio do IMU e melhorar a precisão do IMU. Através de "vantagens complementares", a fusão multissensor fornece um sistema de detecção estável e confiável para robôs, que é uma parte indispensável do sistema robótico inteligente.

▍O papel da IMU em outras áreas

Aqui tomamos várias empresas da IMU que são líderes mundiais em tecnologia industrial como exemplos para introduzir algumas aplicações da IMU em outros campos.

>>>>  Xsens

Xsens é uma empresa holandesa que se concentra no desenvolvimento e produção de sensores inerciais, sistemas de navegação inercial e equipamentos de captura de movimento. Seus produtos são usados ​​principalmente em áreas como análise de movimento, medição de postura, realidade virtual, interação humano-computador e reabilitação médica. Os produtos da Xsens são divididos principalmente em três categorias: sensores inerciais (AHRS, IMU), sistemas de navegação inercial (INS) e dispositivos de captura de movimento (MVN). Entre eles, os sensores inerciais são usados ​​principalmente para medir quantidades físicas, como aceleração, velocidade angular e intensidade do campo magnético de objetos, e podem ser usados ​​para medição de atitude, análise de movimento e navegação.Os sistemas de navegação inercial são baseados em sensores inerciais e combinam geomagnetismo, pressão atmosférica e GPS. e outros sensores para obter medição de atitude e navegação de alta precisão; equipamentos de captura de movimento são usados ​​para capturar a trajetória de movimento do corpo humano ou de objetos e podem ser usados ​​em campos como realidade virtual e movimento capturar.

Figura 10 Equipamento MTi AHRS da Xsens

Fonte da imagem: https://www.movella.com/

O equipamento tradicional de captura óptica de movimento requer um local dedicado para captura de movimento, usando câmeras de alta velocidade distribuídas para capturar pontos reflexivos anexados ao corpo humano e, em seguida, pós-processamento para restaurar os movimentos do corpo. A captura óptica de movimento é usada principalmente para alta precisão. dados de movimento, como produção de jogos, filmagem, etc. Embora este tipo de sistema de captura de movimento seja altamente preciso, é caro e inconveniente. Portanto, em alguns campos como VR e recuperação médica, sistemas de captura de movimento inercial são agora usados ​​para calcular e restaurar movimentos do corpo humano em tempo real usando os dados de atitude retroalimentado pela IMU.

Xsens MVN Link é um produto da série de captura de movimento da Xsens, que pode realizar a captura de movimento sem equipamento externo, necessitando apenas de sensores usados ​​​​no corpo para obter dados, sem a necessidade de instalação de câmeras e outros equipamentos externos. Uma das principais tecnologias é usar o IMU para detectar os dados de postura do corpo humano ou de outros objetos em tempo real e transmiti-los de volta ao dispositivo para reproduzir a ação ou fazer algum outro pós-processamento. O vídeo a seguir é um aplicação de equipamento de captura de movimento inercial.

Fonte de vídeo: https://mp.weixin.qq.com/s/_rWwnZ2vy2ZfjXcq_b-v3A

>>>>  Microtensão

Microstrain é uma empresa dos Estados Unidos que se concentra em P&D e produção de sensores inerciais e sistemas de navegação inercial.Seus produtos são utilizados principalmente na indústria aeroespacial, defesa nacional, controle de automação, análise de movimento e outras áreas. Os produtos da Microstrain são famosos por sua alta precisão, alta estabilidade e alta confiabilidade, e são amplamente utilizados em vários campos. Seus clientes incluem muitas empresas e instituições conhecidas, como Boeing, Lockheed Martin, Departamento de Defesa dos EUA e NASA. espere.

Os produtos RTK da Microstrain são soluções de posicionamento dinâmico em tempo real baseadas na tecnologia Global Positioning System (GPS). Eles usam receptores GPS de alta precisão e IMUs para fornecer informações de posicionamento e navegação muito precisas. Eles são atualmente usados ​​em levantamento topográfico e produção de mapas, edifícios. Tem aplicações em monitoramento, transporte, agricultura, etc.

Os sistemas RTK podem ser divididos em vários tipos em termos de aplicação: Sistema UAV RTK: Este sistema pode fornecer capacidades de posicionamento de alta precisão para UAVs, suportar uma variedade de sistemas de controle de voo e é leve, fácil de instalar e operar; RTK fixo sistema: Este sistema pode fornecer recursos de posicionamento de alta precisão para equipamentos fixos, como monitoramento de edifícios, monitoramento de pontes, exploração geológica e outros campos; Sistema RTK móvel: Este sistema pode fornecer recursos de posicionamento de alta precisão para dispositivos móveis, como navegação de veículos , navegação de navios e navegação de robôs.

Figura 11 Equipamento 3DM RTK da Microstrain

Fonte da imagem: https://www.microstrain.com/

O vídeo abaixo mostra muito bem a precisão de posicionamento do RTK 3DM da Microstrain: os engenheiros projetaram um carro que pode navegar de forma autônoma, instalaram um tubo de luz LED que muda de cor nele e usaram fotografia de longa exposição para restaurar a trajetória do movimento do carro. Baseando-se na capacidade de percepção em tempo real de alta precisão do RTK, o carro restaurou com sucesso múltiplas obras de arte e sua precisão de posicionamento atingiu o nível centimétrico.A precisão do ângulo de guinada do IMU desempenhou um papel fundamental no cruzeiro direcional do carro.

Fonte do vídeo: https://youtu.be/iVUTnPN4m-Y

6. Resumo

Este artigo apresenta brevemente o sensor de postura no sistema de percepção do robô e seu princípio de funcionamento. Embora pareça discreto, ele desempenha um papel muito importante. Hoje em dia, dispositivos inteligentes que podem mover-se de forma autónoma, como robôs e condução autónoma, estão a desenvolver-se cada vez mais rapidamente, os algoritmos de controlo estão a tornar-se cada vez mais complexos e os sistemas de percepção estão a tornar-se cada vez mais poderosos. Como uma parte importante do sistema de percepção, a IMU pode ser vista em tudo, desde a eletrônica civil até a aeroespacial. Seu preço varia de alguns dólares no nível civil a dezenas ou milhões no nível estratégico. As IMUs também estão se desenvolvendo na direção de baixo custo e alta precisão.

É claro que as capacidades de um único sensor são limitadas e apenas a fusão de vários sensores pode maximizar os seus respectivos efeitos. A percepção de fusão multisensor tornou-se um dos temas quentes em campos como robótica e direção autônoma.Com algoritmos tradicionais de fusão de dados e aprendizado profundo e outros métodos, a precisão do sistema de percepção está melhorando gradualmente. Acredita-se que os robôs possam entrar em milhares de lares no futuro, contar com suas poderosas capacidades sensoriais para interagir com as pessoas, tornar-se um dos principais participantes da produção social e trazer comodidade à vida humana.

referências:

[1] Sabatelli S, Galgani M, Fanucci L, et al.Um filtro Kalman de duplo estágio para rastreamento de orientação com um processador integrado em 9-D IMU[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2013, 62(3) :590-598.