Wheel-SLAM:低成本轮式IMU的SLAM系统

2023-07-30

2019-12-05

简介

随着科技的进步,导航的方案也层出不穷,尤其是SLAM技术极大的促进了导航方案在机器人、无人驾驶等领域的发展,绝大多数导航方案都会使用惯性测量单元(IMU)来融合其他传感器来实现更加精确的导航。然而在体积、成本、性能、功耗等诸多因素的限制下,如何选择一款适合客户应用的姿态传感器便成了客户最大的难点。

HI2XX系列姿态模块是综合了体积、成本、性能、功耗等诸多因素后推出的工业级姿态传感器,这篇文章旨在帮助设计人员理解IMU的基础知识及相关应用,并为用户提供选择方案。

术语

IMU惯性测量单元(Inertial Measurement Unit) 是测量物体三轴角速度和加速度的设备。一个IMU内可能会装有三轴陀螺仪和三轴加速度计,来测量物体在三维空间中的角速度和加速度。严格意义上的IMU只为用户提供三轴角速度以及三轴加速度数据。

VRU 垂直参考单元(Vertical Reference Unit)是在IMU的基础上,以重力向量作为参考,用卡尔曼或者互补滤波等算法为用户提供有重力向量参考的俯仰角、横滚角以及无参考标准的航向角。通常所说的6轴姿态模块就属于这类系统。航向角没有参考,不管模块朝向哪里,启动后航向角都为0°(或一个设定的常数)。随着模块工作时间增加则袜,航向角会缓慢累计误差。俯仰角,横滚角由于有重力向量参考,低机动运动情况下,长时间不会有累积误差。

AHRS 航姿参考系统(Attitude and Heading Reference System)AHRS系统是在VRU的基础上增加了磁力计或光流传感器,用卡尔曼或者互补滤波等算法为用户提供拥有绝对参考的俯仰角、横滚角以及航向角的设备,这类系统用来为飞行器提供准确可靠的姿态与航行信息。我们通常所说的9轴姿态传感器就属于这类系统,因为航向角有地磁场的参考,所以不会漂移。但地磁场很微弱,经常受到周围带磁物体的干扰,所以如何在高机动情况下抵抗各种磁干扰成为AHRS研究的热门。

GNSS/INS 组合导航系统,顾名思义这种系统是利用全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System 简称GNSS,它是GPS,北斗,GLONASS、GALILEO等系统的统称) 与惯性导航(Inertial Navigation System)各自的优势进行算法融合,为用户提供更加精准的姿态及位置信息。

下图是组合导航系统的一个基本的框图,它以加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计、GNSS等作为基本输入,利用融合算法输出用户所需要的姿态信息、位置信息以及速度信息。

HI2XX系列传感器包含HI226和HI229,其中HI226是VRU,HI229是AHRS。它们都是工业级姿态传感器。

关于几轴

我们生活在三维世界,人们理所当然的认为只有三个轴。那么为什么会出来6轴,9轴以及10轴?在这里我们不能简单地把6轴,9轴向物理世界对应: 它实际的意思是岁盯灶表示N种测量值。一个典型的姿态测量系统可以测得加速度和角速度,总共是6维向量,这是我们通常所说的6轴IMU,除此之外系统还可能包括三维的地磁场以及一维的气压计,就成了我们通常称的9轴和10轴系统。

自由度(Degree of Freedom, DoF) : 6DoF,9DoF也是经常听到的说法。空间中的刚体只有平移和旋转。其中平移三个自由度,旋转三个自由度,因此用9Dof与10Dof来描述姿态系统实际上是不恰当的,但是目前乎扮国内有一些厂商依然会用9DoF,10DoF来描述系统,我们理解就可以,不必过于深究。

HI226与HI229分别属于6轴姿态传感器与9轴姿态传感器。

下表为HI2XX系列的产品特性总结:

IMU性能指标及误差源

量程(Range) 它指的是IMU可以测量的加速度角速度的范围,意味着只要传感器运动范围如果不超过IMU的量程,那么便可以提供准确的数据,通常角速度的单位是 °/s,加速度单位是g。正常情况下, 机器人和无人驾驶角速度一般不会超过200 °/s,加速度不会超过4g,但是大量程可以在产品使用的过程中经受偶发性冲击,鲁棒性好。

随机游走(Random Walk) IMU系统通过对角速度与角加速度积分来获得姿态角与速度,但是原始测量值中含有噪声,这些噪声被积分后便形成了随机游走,并随着时间的平方根变化而变化。角度随机游走(ARW)的单位是°/sqrt(hr),速度随机游走噪声(VRW)的单位是m/s/ sqrt(hr)。

随机游走(Random Walk) 它体现了在输出带宽内,频率对噪声的影响。角速度的噪声频谱密度单位是°/s/√Hz,加速度的噪声频谱密度是g/√Hz。

零偏(Bias) 当IMU保持静止时, 它依然会有一个很小输出,这个输出的数值就是零偏。它会受到IMU的上电状态、温度、内部结构等因素影响,比如陀螺仪理论上静止时应该是0°/s,实际上陀螺仪静止的输出是一个均值不为零的噪声。

零偏稳定性(Bias Stability/In-run bias ) 这是评价低成本IMU非常重要的性能指标,它可以被定义为IMU相对于其输出速率平均值的偏差或漂移量。陀螺仪零偏稳定性的单位是°/h,加速度计的零偏稳定性单位是g/h。

比例因子(Scale Factor) 比例因子描述了输入与输出的相关性,比如载体实际旋转的角速度是100 °/s,但是陀螺仪输出的确是98°/s,真实值和测量值之间受到了比例的影响,可以被描述为下公式:

y=SF(x)+b+v

其中y为传输器输出,x为真实值,SF为比例因子,b为零篇,v为传感器噪声。

非线性度(Nonlinearity) 也叫做比例因子的高次性。比例因子实际上不是常量。它本身还会随着加速度或角速度的变化而变化(一般变化程度很小),非线性度越小越好。

非正交性(Misalignment) 在理想的情况下,坐标系的轴与轴之间是绝对正交的,但是现实情况下IMU的坐标轴之间却不是完全正交的。这个指标会对剧烈无规则高机动运动产生很大的影响。

加计敏感度(G- Sensitivity) 陀螺仪是感应角速度的器件,但也会受到加速度的影响。这是微机电陀螺仪最常见的现象。

并不是上述所有误差源都会对系统造成很严重的影响,通常每种应用对应着不同的典型工作环境。但是了解哪些误差源对系统的影响大才有可能在系统设计阶段尽量减小误差。一般来讲,零偏,比例因子,非正交性可以通过出厂前校准得到改善。而零偏稳定性,噪声和非线性度对校准后的IMU使用影响比较大。除此之外,温度对系统影响也很大,但是鉴于高性价比的一般中低端IMU受温度影响的特性非常复杂,批量级温度补偿对于中低端工业级IMU来说还是一个挑战。影响IMU性能的主要因素如下图所示:

针对上述误差,我们专门为HI2XX系列定制了校准设备,出厂之前每一颗都经过了严格的校准,校准之后各方面指标如下。

精度指标如下表:

物理尺寸以及电气特性如下表所示:

应用场景

导航

很多应用场景都需要监测位置以及方向,比如无人驾驶汽车、移动机器人、无人船等,HI226最典型的应用就是移动机器人,比如扫地机器人,送餐机器人,大型商用机器人。性能优异的IMU有助于机器人用户降低激光雷达成本,缩短开发时间,下图是某机器人公司利用HI226以及低成本激光雷达做的导航方案效果图。

控制

很多应用场景会用到IMU的原始加速度与角速度数据,缓慢的航向漂移对这种应用不重要,可以接受一些噪声以及误差比如摄像机稳台、云台、关节的动作捕捉、体育训练等,这些领域对于IMU的要求必须是低成本的。HI226低延时与高速率特性可以很好的与这些场合相结合。

总结

SL

SLAM小车没有减震系统对IMU影响大吗?
S来自LAM是指同时定位与地图构建技着气跟以论假杆情诉磁术,是机器人领域中的重要研究方向。而IMU则是惯性测量360问答单元,用于测量机器人的运动状态,包括加速度、角速度等,因此在SLAM中有着重要的作用。那么,SLAM小车没有减震系统对IMU影响大吗?

1. 减震系却烈入统的作用
减震系统是指通过减少机器人行驶过程中所受搞光植到的震动,从而提高机永迫秋座器人的运动状态稳定性的一种机械结构系统。具体而言,减震系统可以减少车体受到的颠簸,从而减少机器人外误洲能针排种所自身的振动,提高机器人的运动状态的稳定性。

2. IMU的作用
IMU是惯性测量单元(Inertial Measurement U信阿nit)的缩写,它是用于测量物体运动状态的一种传感器,如机器人的加速度、角速度、角度等。在SLAM中,IMU可以提供机器人的姿态信息,从而对机器人的运动轨迹进行精确计算。

3. SLAM小车没有减震系统对IMU的影响
对于SLAM小车而言杂质市力生,由于它的运动主要是由供原露范酸够活位电机等零部件驱动,而电机自身也具有一定的震动,因此它的运动状态往往不度力够稳定。如果没有减震系统,将会对机器人的运动稳定性草厂费格击李唱所和精度造成一定的说月殖吧苗掌生江张委影响。具体而言,没有减震系统的SLAM小车,运动过程中车身会受到路面的颠簸,这些颠簸看起统境察刘信号会传递到IMU上,从而影响机器人的姿态测量。

此外,如果SLAM小车没有减震系统,那么在机器人通过不同的路面时,由于路面的不同,机器人的整体振动也会不一样,这会对机器人的定位与轨迹计算造成影响。

4. 解决问题的方法
对于SLAM小车没有减震系统对IMU影响大的问题,有几种解决方法。

首先,可以通过增加隔震材料来减缓路面颠簸所带来的影响,使得机器人的车身受到的震动减少。其次,可以采用机础范刑松团础械结构设计,如增加减震系统等,从而直接减少机器人运动时所受到的震动,提高机器人的运动状态稳定性。

此外,还可以通过算法优化来减少IMU受到车身振动的影响。如Kalman滤波器算法可以通过预估机器振渐海这人的姿态状态并对其进行优化,从块老化刻乙新冷而减小IMU所受到的震动干扰。

总结
SLAM小车没有减震系统对IMU的影响是存在的,这将会对机器人的运动稳定性和精度造成一定的影响。然而,有几种解决方法可以缓解这一问题,其中包括增加隔震材料、采用机械结构设计和通过算法优化减小IMU所受到的干扰。

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