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利用IMU增強(qiáng)機(jī)器人定位：實(shí)現(xiàn)精確導(dǎo)航的基礎(chǔ)技術(shù)

本文作者：Sarvesh Pimpalkar 點(diǎn)擊： 2024-11-14 13:29

前言：

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

摘要

本文重點(diǎn)介紹了慣性測(cè)量單元(IMU)傳感器對(duì)于機(jī)器人定位的重要性，并概述了其主要優(yōu)點(diǎn)。IMU可提供關(guān)鍵的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，已成為機(jī)器人精確定位的重要組成部分。IMU集成了加速度計(jì)、陀螺儀和磁力計(jì)，通過(guò)提供實(shí)時(shí)響應(yīng)，使機(jī)器人能夠準(zhǔn)確地確定其方向、位置和運(yùn)動(dòng)，從而使機(jī)器人能夠在動(dòng)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(guò)整合多個(gè)數(shù)據(jù)源來(lái)提高定位精度。IMU廣泛應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人、人形機(jī)器人、無(wú)人機(jī)(UAV)以及虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。它們?cè)趯?shí)現(xiàn)精確定位方面發(fā)揮了重要作用，使機(jī)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(dòng)。本文探討了在頗具挑戰(zhàn)性的AMR運(yùn)行環(huán)境中，IMU具有哪些應(yīng)用案例，以及IMU在實(shí)現(xiàn)精確定位方面如何發(fā)揮關(guān)鍵作用。

簡(jiǎn)介

自主移動(dòng)機(jī)器人(AMR)對(duì)于未來(lái)的智能工廠和倉(cāng)儲(chǔ)至關(guān)重要，在塑造未來(lái)自動(dòng)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(fèi)并優(yōu)化工業(yè)環(huán)境中的利用率。雖然未來(lái)可能會(huì)專門為AMR建造和優(yōu)化工廠，但讓這些機(jī)器人適應(yīng)現(xiàn)有的倉(cāng)庫(kù)和工廠仍面臨諸多挑戰(zhàn)。AMR面臨的主要障礙涉及兩個(gè)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(wú)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(jìn)行定位和導(dǎo)航。其中包括攝像頭、LIDAR和雷達(dá)等視覺(jué)傳感器，以及車輪編碼器和IMU等測(cè)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(shì)。這些傳感器的組合可確保提供全面的數(shù)據(jù)，從而在動(dòng)態(tài)環(huán)境中有效定位機(jī)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(diǎn)介紹IMU在具有挑戰(zhàn)性的AMR運(yùn)行環(huán)境中的應(yīng)用案例，以及IMU如何幫助實(shí)現(xiàn)精確定位，這對(duì)于導(dǎo)航和自主性至關(guān)重要。

什么是IMU？

IMU是由微機(jī)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(jì)：加速度計(jì)用于測(cè)量相對(duì)于地球重力場(chǎng)的加速度。在IMU中，三軸加速度計(jì)用于測(cè)量x、y和z軸（見(jiàn)圖1）。

圖1.x、y和z軸上的加速度測(cè)量。

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

圖2.x、y和z軸上的陀螺儀測(cè)量。

? 高性能磁力計(jì)：提供磁場(chǎng)測(cè)量，對(duì)于在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中準(zhǔn)確估計(jì)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(jì)。

? 其它：溫度傳感器用于補(bǔ)償溫度變化，氣壓計(jì)用于測(cè)量壓力。

IMU功能框圖

? 典型的IMU不僅包括陀螺儀、加速度計(jì)和溫度傳感器，還包括模數(shù)轉(zhuǎn)換以提取測(cè)量值和溫度補(bǔ)償（見(jiàn)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(bǔ)償可糾正任何錯(cuò)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(jī)器人的參考框架。

為何IMU對(duì)AMR有益？

? 高刷新速率的實(shí)時(shí)定位：自主性和實(shí)時(shí)導(dǎo)航是機(jī)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(dá)200 Hz。更高的刷新速率顯著提高了系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中快速適應(yīng)方向快速變化時(shí)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(cè)量之間的短暫間隔內(nèi)提供估計(jì)姿態(tài)。因此，IMU在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)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(jì)當(dāng)前位置的導(dǎo)航技術(shù)。IMU可隨著時(shí)間推移不斷提供位置、方向和速度數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)精確估計(jì)，有助于AMR實(shí)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(jì)，非常適合集成到各種移動(dòng)機(jī)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(huì)影響機(jī)器人的機(jī)動(dòng)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(yùn)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(guò)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(dá)4 kHz原始數(shù)據(jù)的高保真位置輸出，具有顯著的優(yōu)勢(shì)。更高的刷新速率增強(qiáng)了可靠性，特別是在動(dòng)態(tài)環(huán)境中，使AMR能夠快速響應(yīng)并有助于在其他測(cè)量之間的短期間隔內(nèi)估計(jì)姿態(tài)。

圖3.IMU的典型功能框圖。

已經(jīng)有視覺(jué)傳感器的情況下，為什么IMU對(duì)AMR來(lái)說(shuō)仍然必不可少

圖4.AMR的傳感器堆棧。

如圖4所示，AMR通常具有多種視覺(jué)傳感器，例如飛行時(shí)間(ToF)、攝像頭、LIDAR等。盡管視覺(jué)測(cè)程提供了豐富的數(shù)據(jù)集，但I(xiàn)MU仍有存在的必要性。以下場(chǎng)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(guò)匹配觀察到的傳感器數(shù)據(jù)來(lái)工作，這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在地圖中以便在地圖內(nèi)進(jìn)行定位。當(dāng)AMR穿越長(zhǎng)走廊時(shí)（見(jiàn)圖5），會(huì)很快迷失定位。由于缺乏獨(dú)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(guò)提供航向和方向信息來(lái)充當(dāng)重要的引導(dǎo)系統(tǒng)。

圖5.AMR在特征不明顯的走廊中失去視覺(jué)測(cè)程能力。

2. 在廣闊的開(kāi)放環(huán)境中導(dǎo)航：范圍限制：當(dāng)在大型開(kāi)放空間（如50 m×50 m的大型倉(cāng)庫(kù)）中工作時(shí)，AMR難以定位，因?yàn)楦鱾€(gè)獨(dú)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(guò)大，AMR的測(cè)程功能無(wú)法發(fā)揮作用。此外，倉(cāng)庫(kù)通常具有統(tǒng)一的特征，因此也給視覺(jué)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(lái)源。

圖6.傳感器的視場(chǎng)(FoV)有限，AMR無(wú)法在寬闊的開(kāi)放空間內(nèi)進(jìn)行定位。

3. 在斜坡上行駛：當(dāng)在斜坡上行駛時(shí)，傳統(tǒng)的SLAM算法依靠LIDAR時(shí)會(huì)遇到挑戰(zhàn)，因?yàn)?D點(diǎn)數(shù)據(jù)不顯示坡度信息。因此，斜坡會(huì)被誤解為墻壁或障礙物，導(dǎo)致地圖成本更高。因此，采用2D系統(tǒng)的傳統(tǒng)SLAM方法在斜坡上變得無(wú)效。IMU可通過(guò)提取坡度信息（圖7）來(lái)幫助解決這一難題，從而有效地在斜坡上導(dǎo)航。

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(jì)

傳感器模塊	受光線不足影響	受動(dòng)態(tài)移動(dòng)對(duì)象影響	受反射表面影響	依賴于豐富的場(chǎng)景幾何形狀
標(biāo)準(zhǔn)RGB攝像頭	是	是	否	否
飛行時(shí)間(ToF)	否	是	是	是
LIDAR	否	是	是	是
雷達(dá)	否	是	是	是
車輪里程計(jì)	否	否	否	否
IMU	否	否	否	否

4. 導(dǎo)航時(shí)的環(huán)境因素：對(duì)環(huán)境因素的敏感性：LIDAR傳感器對(duì)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(huì)降低傳感器數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而影響SLAM算法的性能。類似地，其他傳感器模塊也會(huì)受到反射表面和動(dòng)態(tài)移動(dòng)物體（其他AMR或工人）的影響，導(dǎo)致SLAM進(jìn)一步混淆。表1總結(jié)了環(huán)境對(duì)不同傳感器模塊的影響。IMU可以在各種環(huán)境中可靠運(yùn)行，因而成為移動(dòng)機(jī)器人在發(fā)揮多功能性時(shí)的合適選擇。

然而，沒(méi)有十全十美的傳感器！

盡管IMU有其優(yōu)勢(shì)，但也存在風(fēng)險(xiǎn)并會(huì)帶來(lái)一些挑戰(zhàn)2：

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

2. 偏置：IMU傳感器會(huì)隨著時(shí)間的推移積累偏置，這會(huì)導(dǎo)致方向和運(yùn)動(dòng)估計(jì)出現(xiàn)誤差。為了解決這個(gè)問(wèn)題，采用了偏置估計(jì)算法來(lái)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(huì)進(jìn)一步加劇數(shù)據(jù)處理和解釋的復(fù)雜性。為了對(duì)非線性度進(jìn)行補(bǔ)償，需要對(duì)其進(jìn)行校準(zhǔn)以表征傳感器的行為并應(yīng)用適當(dāng)?shù)男Ｕ?/span>

4. 隨機(jī)游走：IMU易受到外部熱機(jī)械事件的影響，導(dǎo)致ARW（角度隨機(jī)游走（陀螺儀中））和VRW（速度隨機(jī)游走（加速度計(jì)中））出現(xiàn)誤差。

如何降低這些風(fēng)險(xiǎn)？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(jì)未測(cè)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(kuò)展卡爾曼濾波等狀態(tài)估計(jì)技術(shù)可以糾正常規(guī)AMR運(yùn)行期間的噪聲、ARW和偏置不穩(wěn)定性誤差。

■ 通過(guò)測(cè)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(huì)跟蹤和糾正偏置漂移，并糾正ARW誤差。

? 擴(kuò)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(duì)過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)狀態(tài)的估計(jì)。圖8顯示了簡(jiǎn)化的EKF算法。

■ 隨著時(shí)間的推移,觀察到的測(cè)量值包含高斯白噪聲或其他不準(zhǔn)確性，并通過(guò)以下方式估計(jì)測(cè)量的真實(shí)值

■ 同步傳感器之間的測(cè)量

■ 預(yù)測(cè)姿態(tài)和誤差估計(jì)

■ 估計(jì)和更新預(yù)測(cè)值的不確定性

圖8.EKF算法（簡(jiǎn)化）。

? 傳感器融合：

■ 在典型的基于機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)的系統(tǒng)中，視覺(jué)傳感器以及IMU和車輪里程計(jì)（圖9）使用流行的基于ROS的開(kāi)源軟件包robot_localization3進(jìn)行融合，該軟件包以EKF算法為核心。該軟件包可以融合不限數(shù)量的傳感器和各種傳感器輸入，如IMU、輪速和里程計(jì)。robot_localization給出的姿態(tài)輸出包括機(jī)器人位置和方向的3D估計(jì)以及線/角速度和加速度，這些信息都會(huì)輸入到SLAM算法中。姿態(tài)輸出表達(dá)如下：

姿態(tài)狀態(tài) = (X, Y, Z, 滾轉(zhuǎn), 俯仰, 偏航, X˙, Y˙, Z˙, 滾轉(zhuǎn)˙, 俯仰˙, 偏航˙, X¨, Y¨, Z¨)。

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(dòng)機(jī)器人在內(nèi)的各種應(yīng)用提供了多種IMU。提供的特有價(jià)值主張如下：

? 內(nèi)置校準(zhǔn)：ADI IMU具有經(jīng)過(guò)充分出廠校準(zhǔn)的加速度計(jì)和陀螺儀尋址參數(shù)，例如靈敏度、偏置、對(duì)準(zhǔn)、線性加速度的陀螺儀偏置和加速度計(jì)。內(nèi)置動(dòng)態(tài)偏移校正功能可補(bǔ)償電源電壓、溫度和磁場(chǎng)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(shí)間和采集成本，從而簡(jiǎn)化在不同條件下工業(yè)應(yīng)用中精確傳感器測(cè)量的整體實(shí)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(yùn)行。

? 高精度：ADI IMU提供精確的方向、運(yùn)動(dòng)和速度測(cè)量，使機(jī)器人能夠做出明智的決策并精確地在周圍環(huán)境中移動(dòng)。

? 低功耗：移動(dòng)機(jī)器人通常依靠電池供電，因此低功耗對(duì)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(zhǎng)電池續(xù)航時(shí)間。

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

? 易于集成：與機(jī)器人控制系統(tǒng)的輕松集成對(duì)于無(wú)縫操作至關(guān)重要。ADI的IMU測(cè)試板與開(kāi)源ROS節(jié)點(diǎn)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?yàn)镮MU可以提供方向估計(jì)和運(yùn)動(dòng)跟蹤，并以高刷新速率提供實(shí)時(shí)響應(yīng)，使得AMR能夠在動(dòng)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(lái)彌補(bǔ)彼此的局限性。ADI提供豐富多樣的IMU來(lái)滿足各種移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用的特定要求。

參考文獻(xiàn)

1 Shoudong Huang和Gamini Dissanayake。“機(jī)器人定位：簡(jiǎn)介”。John Wiley & Sons, Inc.，2016年8月。

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4 Randy Carver和Mark Looney。“MEMS加速度計(jì)校準(zhǔn)可優(yōu)化工業(yè)應(yīng)用的精度”。EE Times，2007年10月。

關(guān)于ADI

Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)是全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體公司，致力于在現(xiàn)實(shí)世界與數(shù)字世界之間架起橋梁，以實(shí)現(xiàn)智能邊緣領(lǐng)域的突破性創(chuàng)新。ADI提供結(jié)合模擬、數(shù)字和軟件技術(shù)的解決方案，推動(dòng)數(shù)字化工廠、汽車和數(shù)字醫(yī)療等領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展，應(yīng)對(duì)氣候變化挑戰(zhàn)，并建立人與世界萬(wàn)物的可靠互聯(lián)。ADI公司2023財(cái)年收入超過(guò)120億美元，全球員工約2.6萬(wàn)人。攜手全球12.5萬(wàn)家客戶，ADI助力創(chuàng)新者不斷超越一切可能。更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)

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作者簡(jiǎn)介

Sarvesh Pimpalkar是一名系統(tǒng)應(yīng)用工程師，在ADI公司的工業(yè)邊緣、運(yùn)動(dòng)和機(jī)器人團(tuán)隊(duì)工作，專注于研發(fā)移動(dòng)機(jī)器人。他的專業(yè)領(lǐng)域是Linux和嵌入式系統(tǒng)的軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。他擁有都柏林城市大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程碩士學(xué)位、印度管理學(xué)院班加羅爾分校青年領(lǐng)袖高管綜合管理課程認(rèn)證以及孟買大學(xué)電子工程學(xué)士學(xué)位。在加入ADI公司之前，Sarvesh曾擔(dān)任設(shè)計(jì)工程師，負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)各種工業(yè)產(chǎn)品的硬件、固件和自動(dòng)化。

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