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分揀機器人的優(yōu)勢有哪些,機器人應用向性能頂尖的IMU做到了什么層次

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從掃地機器人到物流機器人到工業(yè)搬運機器人,這些都可以算作移動機器人范疇。隨著移動機器人的普及,大家也對它們的出現(xiàn)已經(jīng)習以為常了。我們常見的這些移動機器人都屬于輪式機器人,雖然它們有著各種各樣的底盤,但歸根結底它們的移動都需要靠底盤上的車輪來模擬人的移動。

兩輪差速底盤應該是現(xiàn)在應用最多的移動底盤,兩個驅動輪帶一個從動萬向輪,靠差速轉彎。掃地機器人以及絕大部分物流AMR都選擇了這種移動底盤。尤其是AMR,作為自主導航機器人,機器必須實時知曉自己的位置。在移動機器人測算自己位置的時候,離不開絕對角度這個值,這個值是由IMU提供的??梢哉f機器人整體里程計的精度,也就是機器人的”位置感”,和IMU有著莫大的關系。

融合IMU成了視覺SLAM方案和激光SLAM方案補足自身導航方案缺點的有效手段。IMU發(fā)展至今也將加速度傳感器、陀螺儀、磁傳感器等MEMS器件集成在一起,以更小的體積、更低的成本來輔助機器運動。本期將挑選機器人應用向性能頂尖的IMU看看它們做到了什么樣的層次。

ADIS16486完整慣性系統(tǒng)

ADIS16486是ADI目前最新的機器人應用向的慣性系統(tǒng),應用了ADI行業(yè)領先的iMEMS技術和優(yōu)化動態(tài)性能的信號調理功能。

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ADIS16486內置了一個三軸陀螺儀和一個三軸加速計,針對各傳感器的靈敏度、偏置、對準和線性加速度都進行了校準??梢哉f每個傳感器都配有動態(tài)補償公式,提供精確的傳感器測量。

內置的三軸陀螺儀最重要的靈敏度誤差,僅有±0.5%,這是最關鍵的指標。動態(tài)范圍為±450°/s,軸間錯位誤差為±0.018°,運行偏置的穩(wěn)定性為5.3°/h,F(xiàn)S非線性度僅為0.01%。三軸陀螺儀的精度參數(shù)值都是很高的精度水平而且噪聲密度極低。同時三軸數(shù)字加速計的動態(tài)范圍也在±18g左右。在保證三軸的精度同時,還有著角度增量輸出和速度增量輸出。嚴格的正交對準可簡化導航系統(tǒng)中的慣性坐標系對準。

該慣性系統(tǒng)可以承受最大2000g的機械沖擊,串行外設接口和寄存器結構針對數(shù)據(jù)收集和配置控制提供簡單的接口。這種完整的系統(tǒng)設計比起復雜且昂貴的分立設計,可以說是既簡單又高效。這系列可以很好的適配各類移動機器人導航系統(tǒng)。

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ICM-42688-PIMU單元

ICM-42688-P是TDK針對機器人運動追蹤應用推出的高性能6軸IMU。TDK慣性傳感器系列由加速度傳感器、陀螺儀傳感器復合化的IMU構成,旗下的機器人IMU在日本機器人行業(yè)中有很高的知名度。

這款6軸MEMS運動傳感器,在性能上是絕對的行業(yè)領先。它的噪聲、靈敏度以及隨時間和溫度變化的偏置穩(wěn)定性都處于很高的行業(yè)水平。其中的陀螺儀,最關鍵的靈敏度誤差,依然是±0.5%這個絕對領先的數(shù)值。在零速率偏移量上,可以做到±0.5dps這種車載水平。而在機器人應用中絕對重要的噪聲密度,為0.0028dps/√Hz,低密度的噪聲讓機器人更容易獲取自己的位置信息。

加速度計同樣是±0.5%的靈敏度誤差以及車載水平的±40mg零加速度偏移量。噪聲密度為75dps/√Hz。該IMU配合TDK旗下的RoboVac可以進一步提高應用程序性能的獨特功能,如與RTC同步的樣本,20位的ADC,32kHz的ODR。

這個系列還有一個更直接的優(yōu)勢,功耗低。在低噪聲模式下的A+G為880μA;在低功率模式下的A小于50μA。對于移動機器人這類中小型機器人,低功耗器件往往是廠商的第一選擇。

ISM330DHCXiNEMO慣性模塊

之所以叫做iNEMO慣性模塊,是因為ST在IMU內整合了補充類型的傳感器,提供了比分立式MEMS產品更小巧、穩(wěn)定且易于組裝的慣性模塊。整合的器件包括加速計,陀螺儀以及磁力計。

ISM330DHCX的傳感元件采用專門的MEMS工藝制造,IC接口則采用CMOS技術開發(fā),與傳感元件有很好的匹配度。在ISM330DHCX中不同于其他設計的是加速度計和陀螺儀的傳感元件在同一個硅芯片上,這種設計最直接的效果就是提升了器件的穩(wěn)定性和魯棒性。

ISM330DHCX的滿標度加速度范圍為±2/±4/±8/±16g,角速率范圍為±125/±250/±500/±1000/±2000/±4000dps覆蓋范圍很廣,不僅適用于機器人應用,對于絕大部分工業(yè)應用都有覆蓋。雖然該模塊是泛工業(yè)應用器件,不是專門針對機器人應用推出的,但是它在整體設計有無可爭議的優(yōu)異性能,以及完善的配套可以完美契合移動機器人應用。

首先為了在系統(tǒng)層面進一步節(jié)電,iNEMO慣性模塊內嵌機器學習內核。MLC運行一個傳感器內置的分類引擎,卸載主處理器的負荷以運行不同的任務,同時內置的傳感器可以識別運動數(shù)據(jù)。另外多個傳感器輸出的集成令運動傳感系統(tǒng)的精度很高,在機器室內導航應用上能很好的彌補V-SLAM和激光SLAM的缺陷。

小結

在機器人應用上這些器件屬于高性能的選擇,有些指標甚至是車規(guī)級應用的水平。移動機器人在IMU上的選擇很大程度上決定了其導航水平的高低。沒有IMU給SLAM這種極度依賴外部數(shù)據(jù)的系統(tǒng)提供輔助數(shù)據(jù),整個導航系統(tǒng)也是“睜眼瞎”。在移動機器人廠商大談自家SLAM導航如何優(yōu)秀如何獨特的時候,切不可忘了這些給SLAM技術提供支持的元器件性能是否與之匹配。

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