¿Cómo elegir una buena IMU para un robot con ruedas?

En nuestro laboratorio, tenemos varios robots tipo "Kurt" (aproximadamente del tamaño de un Pioneer, seis ruedas, transmisión diferencial). Los giroscopios incorporados ya están realmente anticuados; El principal problema es que los giroscopios tienen una gran deriva que aumenta a medida que el giroscopio se calienta (el error es de hasta 3 ° / s). Usamos principalmente la IMU (unidad de medición de inercia) para obtener estimaciones iniciales de pose que luego son corregidas por algún algoritmo de localización, pero incluso hacerlo, el gran error de pose inicial causado por la IMU a menudo es molesto.

Hemos utilizado temporalmente un teléfono Android (Galaxy S2) como una IMU de reemplazo, y los resultados son mucho mejores en comparación con las IMU antiguas. Sin embargo, no me gusta depender de una conexión WiFi entre IMU y la computadora de control (una computadora portátil con ROS / Ubuntu), por lo que estamos buscando comprar una nueva IMU.

¿Qué IMU deberíamos elegir? ¿Qué criterios son importantes a tener en cuenta para nuestra aplicación?

He usado una IMN VN-100 para reemplazar una vieja (que podría ser bastante inexacta).

Mi experiencia con el VN-100 es bastante buena. Incluye un filtro interno de Kalman para estimar el cabeceo, balanceo y guiñada (utilizando sensores magnéticos), y puede ajustar las ganancias en el filtro de Kalman usted mismo. La forma en que deben ajustarse dependerá de su aplicación (p. Ej., Vibración, tasas de rotación y aceleración habituales).

Mi experiencia es que está fácilmente dentro de la precisión de 1 grado, y si se ajusta bien, puede tener una precisión de casi 0.1 grados. Dicho esto, requiere el uso del parámetro de sintonización activo (dependiendo de hasta qué punto la aceleración difiere de la gravedad). Si bien he examinado detenidamente los datos de posición angular, no he investigado específicamente la precisión de los datos de aceleración o velocidad angular (aunque tengo algunos datos, pero utilicé codificadores como una verdad fundamental, y la diferenciación hace que los datos del codificador sean demasiado ruidosos para comparar).

Cosas que quizás desee considerar:

• Definitivamente es una ventaja poder ajustar las ganancias del filtro de Kalman. Si las ganancias no están bien ajustadas, incluso los datos en bruto buenos pueden dar como resultado datos filtrados inferiores.
• Aparte de eso, el tiempo de muestreo puede ser importante (si desea muestras a una frecuencia alta, el VN-100 tiene una frecuencia máxima de 200Hz).
• Considere el protocolo de comunicación (el VN-100 admite RS-232 o SPI con el paquete SMD). Con RS-232, tendrá que considerar la tasa máxima disponible en su sistema DAQ, por ejemplo. Se requiere una velocidad de transmisión de 460 kHz para obtener datos a 200 Hz, de lo contrario no obtendrá todos los datos a una frecuencia tan alta
• Tamaño ? Nuestra vieja IMU era bastante grande (5 cm), pero la VN-100 es pequeña.
• Sensores magnéticos: si desea datos de posición de guiñada, pero tenga en cuenta que los motores que estén cerca (depende del tamaño de los motores, pero tal vez dentro de 10 cm o más) dejarán de funcionar.
• Filtro de Kalman: a menos que desee procesar los datos usted mismo

Supongo que está buscando una IMU que le proporcione una estimación de orientación. El paquete completo generalmente se denomina Sistema de referencia de actitud y rumbo (AHRS). Lo que realmente es el criterio más definitorio es su presupuesto. Sin embargo, superar los 3 grados / s debería estar al alcance.

• Hemos estado trabajando con el XSens MTi y obtuvimos resultados suficientemente buenos para la navegación de vehículos terrestres. Tienen una nueva línea de salida, que ha mejorado bastante la precisión.

• Las opciones de presupuesto también están disponibles, esta parece bastante prometedora, ya que es una solución de chip único. También hay una guía de compradores de IMU en Sparkfun.

• Por lo general, el cabeceo y balanceo están bien con la mayoría de las IMU para vehículos terrestres, ya que el vector de gravedad puede usarse para compensar la deriva. No es así con el eje de guiñada, que a menudo es un problema incluso cuando se compensa con un magnetómetro. Por esa razón, a menudo utilizamos un solo giroscopio de fibra óptica para minimizar la deriva del rumbo.