Como escolher uma boa IMU para um robô com rodas?

Em nosso laboratório, temos vários robôs do tipo "Kurt" (aproximadamente do tamanho de um Pioneer, seis rodas, tração diferencial). Os giroscópios embutidos já estão realmente desatualizados; o principal problema é que os giroscópios têm uma grande deriva que aumenta à medida que o giroscópio esquenta (o erro é de até 3 ° / s). Usamos principalmente a IMU (unidade de medida inercial) para obter estimativas de pose inicial que são posteriormente corrigidas por algum algoritmo de localização, mas mesmo fazendo isso, o grande erro de pose inicial causado pela IMU geralmente é irritante.

Utilizamos temporariamente um telefone Android (Galaxy S2) como uma IMU de substituição, e os resultados são muito melhores em comparação com as IMUs antigas. No entanto, eu não gosto de depender de uma conexão Wi-Fi entre o IMU e o computador de controle (um laptop executando o ROS / Ubuntu), por isso estamos procurando comprar um novo IMU.

Que IMU devemos escolher? Quais critérios são importantes a considerar para a nossa aplicação?

Eu usei um VN-100 IMU para substituir um antigo (o que pode ser bastante impreciso).

Minha experiência com o VN-100 é muito boa. Ele inclui um filtro Kalman interno para estimar inclinação, rotação e guinada (usando sensores magnéticos), e você pode ajustar os ganhos no filtro Kalman. Como eles devem ser ajustados depende da sua aplicação (por exemplo, vibração, taxas usuais de rotação e aceleração).

Minha experiência é que ele é facilmente dentro de 1 grau de precisão e, se bem ajustado, pode ter quase 0,1 grau de precisão. Dito isto, requer o uso do parâmetro de ajuste ativo (dependendo da distância da aceleração da gravidade). Embora tenha examinado atentamente os dados da posição angular, não investiguei especificamente a precisão dos dados de aceleração ou taxa angular (embora eu tenha alguns dados, mas usei codificadores como uma verdade básica), e a diferenciação torna os dados do codificador muito barulhentos para comparar).

Coisas que você pode querer considerar:

• Definitivamente, é um bônus poder ajustar os ganhos do filtro Kalman. Se os ganhos não forem bem ajustados, até bons dados brutos podem resultar em dados filtrados inferiores.
• Fora isso, o tempo de amostragem pode ser importante (se você quiser amostras em alta frequência - o VN-100 tem uma frequência máxima de 200Hz).
• Considere o protocolo de comunicação (o VN-100 suporta RS-232 ou SPI com o pacote SMD). Com o RS-232, você deve considerar a taxa máxima disponível no seu sistema DAQ, por exemplo. É necessária uma taxa de transmissão de 460kHz para obter dados a 200Hz, caso contrário, você não obterá todos os dados em uma frequência tão alta
• Tamanho ? Nossa IMU antiga era bastante grande (5 cm), mas o VN-100 é pequeno.
• Sensores magnéticos - se você quiser dados de posição de guinada, mas esteja ciente de que os motores próximos (depende do tamanho dos motores, mas talvez com 10 cm ou mais) os impedirão de funcionar.
• Filtro Kalman - a menos que você queira processar os dados por conta própria

Presumo que você esteja procurando uma IMU que forneça uma estimativa de orientação. O pacote completo é geralmente chamado de Sistema de Referência de Atitude e Título (AHRS). O que realmente é o critério mais definidor é o seu orçamento. Ficar acima de 3 graus / s deve estar ao seu alcance.

• Trabalhamos com o XSens MTi e tivemos bons resultados suficientes para a navegação de veículos terrestres. Eles têm uma nova linha de saída, que melhorou bastante a precisão.

• Também estão disponíveis opções de orçamento, este parece bastante promissor, pois é uma solução de chip único. Há também um guia de compradores IMU no Sparkfun.

• Geralmente o pitch and roll é bom com a maioria das IMUs para veículos terrestres, pois o vetor de gravidade pode ser usado para compensar a deriva. Não é assim com o eixo da guinada, o que geralmente é um problema, mesmo quando compensado com um magnetômetro. Por esse motivo, geralmente usamos um único giroscópio de fibra óptica para minimizar o desvio da direção.