바퀴 달린 로봇에 적합한 IMU를 선택하는 방법은 무엇입니까?

우리 실험실에는 여러 개의 "Kurt"로봇이 있습니다 (파이오니어 크기, 6 륜, 차동 드라이브). 내장 자이로 스코프는 이제 구식입니다. 주요 문제점은 자이로 스코프가 자이로가 가열 될 때 증가하는 큰 드리프트 (drift)를 갖는다는 것입니다 (오류는 최대 3 ° / s). 우리는 주로 IMU (관성 측정 단위)를 사용하여 나중에 현지화 알고리즘으로 수정되는 초기 포즈 추정치를 얻지 만 IMU로 인한 큰 초기 포즈 오류는 종종 성가신 일입니다.

Google은 일시적으로 Android 휴대 전화 (Galaxy S2)를 대체 IMU로 사용했으며 그 결과는 기존 IMU에 비해 ​​훨씬 좋습니다. 그러나 IMU와 제어 컴퓨터 (ROS / Ubuntu를 실행하는 랩톱) 간의 WiFi 연결에 의존하는 것을 좋아하지 않으므로 새로운 IMU를 구입하려고합니다.

어떤 IMU를 선택해야합니까? 응용 프로그램에서 고려해야 할 기준은 무엇입니까?

내가 사용하고 VN-100 (매우 부정확 할 수있다) 옛 하나를 교체하는 IMU를.

VN-100에 대한 나의 경험은 아주 좋습니다. 피치, 롤 및 요 (자기 센서 사용)를 추정하기위한 내부 칼만 필터가 포함되어 있으며 칼만 필터의 게인을 직접 조정할 수 있습니다. 튜닝 방법은 애플리케이션 (예 : 진동, 일반적인 회전 속도 및 가속도)에 따라 다릅니다.

내 경험에 따르면 1도 정확도 내에 쉽게 도달 할 수 있으며, 잘 조정하면 거의 0.1도 정확도가 될 수 있습니다. 그러나 가속과 중력의 차이에 따라 능동 튜닝 파라미터를 사용해야합니다. 각도 위치 데이터를 자세히 살펴 보았을 때 가속도 또는 각도 속도 데이터의 정확성을 구체적으로 조사하지는 않았습니다 (데이터는 있지만 인코더를 기본 진실로 사용했으며 차별화로 인해 인코더 데이터가 너무 시끄 럽습니다. 비교).

고려해야 할 사항 :

• 칼만 필터 게인을 조정할 수있는 것은 확실히 보너스입니다. 게인이 제대로 조정되지 않으면 원시 데이터가 양호하더라도 필터링 된 데이터의 품질이 떨어질 수 있습니다.
• 그 외에는 샘플링 시간이 중요 할 수 있습니다 (고주파에서 샘플을 원할 경우 VN-100의 최대 주파수는 200Hz입니다).
• 통신 프로토콜을 고려하십시오 (VN-100은 RS-232 또는 SMD 패키지의 SPI를 지원합니다). RS-232를 사용하면 DAQ 시스템에서 사용할 수있는 최대 속도를 고려할 수 있습니다. 200Hz에서 데이터를 가져 오려면 460kHz의 전송 속도가 필요합니다. 그렇지 않으면 이러한 높은 주파수에서 모든 데이터를 얻을 수는 없습니다
• 사이즈 ? 우리의 오래된 IMU는 상당히 크지 만 (5cm) VN-100은 작습니다.
• 자기 센서-요 위치 데이터를 원하지만 모터의 크기에 따라 (가령 10cm 이상) 근접한 모터는 작동을 멈출 수 있습니다.
• 칼만 필터-직접 데이터를 처리하지 않으려는 경우

오리엔테이션 추정을 제공하는 IMU를 찾고 있다고 가정합니다. 완전한 패키지는 일반적으로 ATHRS (Attitude and Heading Reference System)라고합니다. 실제로 가장 명확한 기준은 예산입니다. 그래도 3도 / 초 이상에 도달해야합니다.

• 우리는 XSens MTi 와 지상 차량 탐색에 충분한 결과를 얻었습니다. 그들은 새로운 라인 아웃을 가지고있어 정확도가 약간 향상되었습니다.

• 예산 옵션도 사용할 수있는 이 일 이 단일 칩 솔루션으로 외모가 아주 유망한. Sparkfun 에는 IMU 구매자 안내서도 있습니다.

• 중력 벡터는 드리프트를 보정하는 데 사용될 수 있기 때문에 보통 지상 차량의 대부분의 IMU에서는 피치와 롤이 좋습니다. 요 (yaw) 축에는 그렇지 않으며, 자력계로 보정 할 때도 종종 문제가됩니다. 이러한 이유로 우리는 종종 향하는 드리프트를 최소화하기 위해 단일 광섬유 자이로 를 사용합니다.