慣性傳感器促進(jìn)移動(dòng)機器人自主工作

Allan 方差 關(guān)系式還有助于深入了解最佳積分時(shí)間(τ = t2 – t1)。該曲線(xiàn)上的最低點(diǎn)通常被確定為運行中偏置穩定度。通過(guò)設置積分時(shí)間 ，使其等于與所用陀螺儀的Allan方差曲線(xiàn)上最低點(diǎn)相關(guān)的積分時(shí)間，可優(yōu)化駛向估算結果。

包括偏置溫度系數在內的條件相關(guān)誤差會(huì )影響性能，因此它們可決定需要每隔多久停止一次機器人的運行，以更新其偏置校正。使用預校準的傳感器有助于解決最常見(jiàn)的誤差源，例如溫度和電源變化。例如，將ADIS16060改為預校準的ADIS16265可能會(huì )增加尺寸、價(jià)格和功率，但可以將相對于溫度的穩定性提高18倍。對于2°C溫度變化，ADIS16060的最大偏置為0.22°/秒，而ADIS16265只有0.012°/秒。

如以下關(guān)系式所示，靈敏度誤差源與實(shí)際駛向變化成正比：

商用MEMS傳感器的額定靈敏度誤差通常在±5%至±20%以上，因此需要進(jìn)行校準以減小這些誤差。例如ADIS16265和 ADIS16135等預校準MEMS5陀螺儀的額定誤差小于±1%，在受控環(huán)境中甚至可以達到更高性能。

應用范例：

倉庫庫存交貨

倉庫自動(dòng)化系統目前使用叉車(chē)和傳送帶系統移動(dòng)材料，以管理庫存并滿(mǎn)足需求。叉車(chē)需要直接人為控制，而傳送帶系統則需要定期維護。為了最大化倉庫價(jià)值，許多倉庫正在進(jìn)行重新配置，從而為自主機器人平臺的應用敞開(kāi)了大門(mén)。一組機器人僅需要更改軟件、對機器人導航系統進(jìn)行再培訓就能適應新任務(wù)，完全不需要實(shí)施大量工程作業(yè)來(lái)改造叉車(chē)和傳送帶系統。倉庫交貨系統中的關(guān)鍵性能要求是機器人必須能夠保持行程模式的一致性，可在有障礙物移動(dòng)的動(dòng)態(tài)環(huán)境下安全執行機動(dòng)動(dòng)作，并且保證人員安全。為了說(shuō)明在此類(lèi)應用中MEMS陀螺儀反饋對Seekur的價(jià)值，Adept MobileRobots用實(shí)驗方式分別展示了在不使用（圖 8）和使用（圖 9）MEMS陀螺儀反饋的情況下，Seekur保持重復路徑的能力。應注意，為了研究MEMS陀螺儀反饋的影響，該實(shí)驗未采用GPS或激光掃描校正。

圖 8. 未使用MEMS陀螺儀反饋時(shí)的Seekur路徑精度。

圖 9. 使用MEMS陀螺儀反饋時(shí)的Seekur路徑精度。