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采用MEMS优化移动机器人的导航性能发布时间:2018-09-29

  开发导航系统的关键步骤始于充分了解每种功能,尤其需要重视其工作目标和限制。各项功能通常都有一些明确界定且易于执行的因素,但也会提出一些需要加以处理的具有挑战性的限制。某些情况下,这可能是一个反复试探的过程,即识别和处理限制的同时又会带来新的优化机遇。每个车轮的传动轴和转向轴编码器测量结果在正向运动学处理器中用阿克曼转向公式进行组合,从而产生驶向、偏转速率、位置和线速度等测量数据。 Seekur系统使用多种距离传感器。对于室内应用,该系统采用270°激光扫描器为其环境构建映射图。企业站seo实战培训激光系统通过能量返回模式和信号返回时间测量物体形状、尺寸及与激光源的距离。在映射模式中,激光系统通过将工作区内多个不同位置的扫描结果组合,描述工作区特性(见图4)。这样便产生了物体位置、尺寸和形状的映射图,作为运行时扫描的参考。激光扫描器功能结合映射信息使用时,可提供精确的位置信息。seo培训学习该功能如果单独使用,会存在一定限制,包括扫描时需要停机以及无法处理环境变化等等。在仓库环境中,人员、叉车、托盘搬运车及许多其他物体常常会改变位置,这可能影响到达目的地的速度,以及到达正确目的地的精度。 Seekur系统使用的MEMS陀螺仪可直接测量Seekur关于垂直(或偏航)轴的旋转速率,该轴在Seekur导航参考坐标系内与地球表面垂直。用于计算相对驶向的数学关系式(式1)是固定周期内(t1至t2)角速率测量结果的简单积分。偏置误差可分为两种:当前误差和条件相关误差。Seekur系统估算的是未运动时的当前偏置误差。这要求导航电脑能够识别未执行位置变化命令的状态,同时还要方便进行数据收集偏置估算和校正系数更新。该过程的精度取决于传感器噪声以及可用于收集数据并构建误差估算的时间。Allan方差曲线(见图5)可提供偏置精度与均值时间之间的简便关系。本例中,Seekur可将20秒内的平均偏置误差减小至0.01°/s以下,并可通过在约100秒的周期内求均值来优化估算结果。图5:Allan方差曲线(对应器件为ADIS16265,它是一款与Seekur系统目前所用陀螺仪相似的iSensor MEMS器件)也有助于确定陀螺仪检测的最佳积分时间 Allan方差关系式还有助于深入了解最佳积分时间(τ t2–t1)。该曲线上的最低点通常被确定为运行中偏置稳定度。培训seo教学课程通过设置积分时间T,使其等于与所用陀螺仪的Allan方差曲线上最低点相关的积分时间,可优化驶向估算结果。例如,将ADIS16060改为预校准的ADIS16265可能会增加尺寸、价格和功率,但可以将相对于温度的稳定性提高18倍。对于2°C温度变化,ADIS16060的最大偏置为0.22°/s,而ADIS16265只有0.012°/s。商用MEMS传感器的额定灵敏度误差通常在±5%至±20%以上,因此需要进行校准以减小这些误差。例如ADIS16265和ADIS16135等预校准MEMS陀螺仪的额定误差小于±1%,在受控环境中甚至可以达到更高性能。比较图6的路径轨迹,很容易看出两者在维持路径精度上的差异。应注意,这些实验中采用的是早期MEMS技术,支持约0.02°/s的稳定度。目前的陀螺仪在相同的成本、尺寸和功率水平下,性能可提高两到四倍。随着这一趋势的延续,在重复路径上维持精确导航的能力将继续改善,这将为开发更多市场和应用(例如医院标本和补给品递送)带来机遇。一个关键性能指标是控制GPS运行中断条件,此时MEMS陀螺仪驶向反馈特别有用。最新Seekur导航技术正是针对这一环境而开发的,它使用MEMS惯性测量单元(IMU)提高了精度,并且能在未来不断采纳地形管理和其他功能领域的新技术成果。为了测试该系统在使用和不使用IMU时的定位性能,对室外路径误差进行了记录和分析。图7比较了仅使用测程法时相对于真实路径(源自GPS)的误差与在卡尔曼滤波器内结合使用测程法与IMU时的误差,后者的位置精度是前者的近15倍。图7:比较仅使用测程法时(蓝色)和使用测程/IMU组合法时(绿色)的Seekur位置误差,设计规则比较复杂,有些场景需要考虑多个金属之间的相互影响。如果版图工程师没有能充分考虑到这些可能阿里云首个一机一密物联网安全解决方案ID-SIM正式对外发布,该方案将广泛应用于智能家居、无人值守、共