地面機器人系統必須經常處理“沉悶，骯臟和危險”的任務，Adept MobileRobots的項目經理Seth Allen表示。換句話說，機器人系統通常用于人類直接參與太昂貴、太危險或效率低下的任務。在許多情況下，機器人平臺自主操作的能力是一項有價值的功能，在從一個位置移動到下一個位置時，使用導航系統來監測和控制它們的運動。管理位置和運動的準確性是實現真正有用的自主操作的關鍵因素，MEMS（微機電系統）陀螺儀提供了一種反饋傳感機制，在優化導航系統性能方面非常有用。圖1所示的Seekur機器人系統是采用先進MEMS器件來提高導航性能的自主系統示例。

機器人導航概述

機器人運動通常從來自中央處理器的位置更改請求開始，中央處理器正在管理機器人整體任務的進度。導航系統通過制定行程計劃或軌跡開始執行位置更改請求。旅行計劃考慮了可用路徑、已知障礙物位置、機器人能力和任何相關的任務目標。（例如，分娩時間對于醫院的標本遞送機器人至關重要。行程計劃被輸入控制器，控制器生成用于導航控制的驅動和方向配置文件。這些配置文件導致與計劃相關的運動和進展。運動通常由許多傳感系統監控，每個傳感系統產生反饋信號;反饋控制器將它們組合并轉換為更新的旅行計劃和條件。圖2是通用導航系統的基本框圖。

圖2.通用導航系統。

開發導航系統的關鍵步驟始于對每個功能的良好理解，特別強調其操作目標和局限性。每個功能通常都有一些明確定義且易于執行的方面，但也提供了需要管理的挑戰性限制。在某些情況下，此過程可以是迭代的，其中識別和處理限制可以為優化提供新的機會。描述此過程的最佳方式是通過示例。

熟練的移動機器人尋求者

Adept MobileRobots Seekur是一種自主機器人，它使用類似于圖3所示的慣性導航系統（INS）。該車輛具有四輪驅動系統，每個車輪具有獨立的轉向和速度控制，提供了在任何水平方向上移動平臺的靈活性。這種能力對于倉庫交付系統、醫院標本/供應交付系統和軍事力量增強系統等新興應用中的機器人車輛很有價值。

圖3.熟練的移動機器人搜索導航系統。

前向控制

機器人本體命令是主要的誤差信號，表示軌跡規劃器提供的行程計劃與反饋傳感系統產生的行程進度更新之間的差異。它們被送入反向運動學系統，該系統將機器人身體命令轉換為每個車輪的轉向和速度曲線。這些輪廓是使用阿克曼轉向關系*計算的，其中包括輪胎直徑、表面接觸面積、間距和其他重要的幾何特征。阿克曼轉向原理和關系使這些機器人平臺能夠創建電子連接的轉向角度輪廓，類似于許多汽車轉向系統中使用的機械齒輪齒條系統。遠程整合這些關系，無需對車軸進行機械連接，有助于最大限度地減少摩擦和輪胎打滑，提供減少輪胎磨損和能量損失的好處，并允許簡單的機械連桿無法實現的運動。

車輪驅動和轉向系統

每個車輪都有一個驅動軸，該驅動軸通過齒輪箱機械耦合到其驅動電機，并通過另一個齒輪箱連接到光學編碼器，光學編碼器是測程反饋系統的輸入。轉向軸將車軸連接到另一個伺服電機，從而確定車輪的轉向角。轉向軸還通過齒輪箱耦合到第二個光學編碼器，齒輪箱為測程反饋系統提供另一個輸入。

反饋傳感和控制

導航系統使用擴展的卡爾曼濾波器，通過組合來自多個傳感器的數據來估計機器人在地圖上的姿勢。Seekur上的測程數據來自車輪牽引力和轉向編碼器（提供平移）以及提供旋轉的MEMS陀螺儀。

里程計

測程反饋系統使用光學編碼器測量驅動軸和轉向軸旋轉來估計機器人的位置、航向和速度。在光學編碼器中，圓盤阻擋內部光源或允許它通過數千個微小的開口照射在光傳感器上。當圓盤旋轉時，它會產生一系列電脈沖，這些電脈沖通常被饋入計數器電路。每次旋轉的計數數等于圓盤中的插槽數，這允許根據編碼器電路的脈沖計數計算旋轉次數（包括分數）。圖 4 提供了將驅動軸的旋轉計數轉換為線性位移（位置）變化的圖形參考和關系。

圖4.測程法線性-位移關系。

每個車輪的驅動橋和轉向軸編碼器測量值在前向運動學處理器中組合，使用阿克曼轉向公式，產生航向、轉彎率、位置和線速度測量值。

該測量系統的優點是其傳感功能直接耦合到驅動和轉向控制系統，因此可以準確地知道它們的狀態。但是，除非參考一組真實世界的坐標，否則其在車輛實際速度和方向方面的精度是有限的。主要限制或誤差來源在于輪胎幾何形狀的一致性（圖4中D的精度和變化）以及輪胎與地面之間接觸的斷裂。輪胎幾何形狀取決于胎面一致性、氣壓、溫度和重量——在機器人正常使用過程中，所有這些條件都會發生變化。輪胎打滑取決于轉彎半徑、速度和表面一致性。

位置感應

Seekur系統使用各種距離傳感器。對于室內應用，它采用270°激光掃描儀來構建其環境地圖。激光系統使用返回能量模式和信號返回時間來測量物體的形狀、大小和與激光源的距離。在映射模式下，它通過組合來自工作區中許多不同位置的掃描結果來表征其工作區（圖 5）。這將生成對象位置、大小和形狀的映射，用作運行時掃描的參考。當與映射信息結合使用時，激光掃描儀功能可提供準確的位置信息。如果單獨使用，它將受到限制，包括掃描的停止時間和無法管理不斷變化的環境。在倉庫環境中，人員、叉車、托盤搬運車和許多其他物體經常改變位置，這可能會影響到達目的地的速度，甚至影響到達正確目的地的準確性。

圖5.激光測繪。

對于戶外應用，Seekur使用全球定位系統（GPS）進行位置測量（圖6）。這些系統使用來自至少四顆衛星的無線電信號的飛行時間來對地球表面上的位置進行三角測量。如果可用，它們可以提供 1 m 以內的精度水平。然而，這些系統受到視線要求的限制，這些要求可能會受到建筑物、樹木、橋梁、隧道和許多其他類型的物體的阻礙。在某些情況下，在已知室外物體位置和特征（城市峽谷）的情況下，雷達和聲納也可用于補充 GPS 中斷期間的位置估計。即便如此，當存在動態條件時，例如汽車經過或施工，有效性往往有限。

圖6.全球定位系統位置感應。

微機電系統角速率檢測

Seekur系統中使用的MEMS陀螺儀可以直接測量Seekur繞偏航（垂直）軸的旋轉速率，該旋轉速率在Seekur導航參考系中垂直于地球表面。計算相對航向的數學關系是固定周期內角速率測量值的簡單積分（t1到 T2).

這種方法的主要優點之一是陀螺儀連接到機器人框架上，可以測量車輛的實際運動，而無需依賴齒輪比、齒隙、輪胎幾何形狀或表面接觸完整性。但是，航向估計確實依賴于傳感器精度，這是以下關鍵參數的函數：偏置誤差、噪聲、穩定性和靈敏度。固定偏置誤差轉換為航向漂移率，如以下關系所示，包括偏置誤差ω是:

偏置誤差可分為兩類：電流誤差和條件相關誤差。Seekur系統在不運動時估計當前的偏置誤差。這要求導航計算機識別何時沒有執行位置變化命令，并促進數據收集偏差估計和校正因子更新。此過程的準確性取決于傳感器噪聲以及可用于收集數據和制定誤差估計的時間量。Allan 方差曲線提供了偏置精度和平均時間之間的便捷關系，如圖 7 所示，它捕獲了 ADIS16265 的關系，ADIS0 是一款 iSensor MEMS 器件，類似于 Seekur 系統中目前使用的陀螺儀。在這種情況下，Seekur可以將偏置誤差降低到01.20°/秒以下，平均超過100秒，并且可以通過平均約<>秒來優化估計。?

圖7.ADIS16265 艾倫方差曲線。

艾倫方差關系還提供了對最佳積分時間 （τ = t2– 噸1).該曲線上的最小點通常標識為運行中偏置穩定性。通過將積分時間 τ 設置為與正在使用的陀螺儀的艾倫方差曲線上的最小點關聯的積分時間，可以優化航向估計值。

由于它們會影響性能，因此與條件相關的誤差（例如偏置溫度系數）可以確定機器人必須停止更新其偏置校正的頻率。使用預先校準的傳感器有助于解決最常見的誤差源，例如溫度和電源變化。例如，從ADIS16060更改為預校準的ADIS16265可能會逐步增加尺寸、價格和功耗，但溫度穩定性提高了18×。溫度變化為2°C時，ADIS0的最大偏置為22.16060°/秒，而ADIS0的最大偏置降至012.16265°/秒。

靈敏度誤差源與航向的實際變化成正比，如下圖所示：

商用MEMS傳感器通常提供±5%至±20%以上的靈敏度誤差規格，因此需要校準以最小化這些誤差。ADIS16265和ADIS16135等預校準MEMS陀螺儀的規格低于±1%，在受控環境中性能更好。

應用示例：

倉庫庫存交付

倉庫自動化目前使用叉車和皮帶系統來移動物料，以組織庫存和滿足需求。叉車需要直接的人工控制，皮帶系統需要定期維護。為了實現最大的倉庫價值，許多倉庫正在重新配置，這一過程為自主機器人平臺打開了大門。機器人車隊不需要大量的建設工作來修改叉車和皮帶系統，而只需要更改軟件并重新訓練機器人的導航系統以完成其新任務。倉庫交付系統的關鍵性能要求是機器人能夠在動態環境中保持一致的行進模式并安全地操縱，在這種環境中，障礙物移動并且人身安全不會受到損害。為了證明MEMS陀螺儀反饋在此類應用中對Seekur的價值，Adept MobileRobots進行了一項實驗，以了解Seekur在沒有（圖8）和（圖9）MEMS陀螺儀反饋的情況下保持重復路徑的程度。值得注意的是，該實驗是在沒有GPS或激光掃描校正的情況下進行的，目的是研究MEMS陀螺儀反饋的影響。

圖8.導引頭路徑精度，無MEMS陀螺儀反饋。

圖9.導引道精度，MEMS陀螺儀反饋啟用。

在比較圖8和圖9中的路徑跡線時，很容易看出保持路徑精度的差異。值得注意的是，這些實驗是在支持~0.02°/秒穩定性的早期MEMS技術上運行的。目前的陀螺儀可在相同的成本、尺寸和功率水平下實現 2× 至 4× 的性能提升。隨著這一趨勢的繼續，在重復路徑上保持準確導航的能力將繼續提高，從而開辟更多的市場和應用，例如醫院的標本和供應品交付。

補給車隊

目前的DARPA計劃繼續呼吁更多的機器人技術來幫助力量倍增。補給車隊是此類應用的一個例子，其中軍事車隊面臨相反的威脅，同時被迫以緩慢、可預測的模式移動。精確的導航使機器人（如Seekur）能夠在補給車隊中承擔更多責任，從而減少人類在其路徑上受到威脅的風險。MEMS陀螺儀航向反饋特別有用的一個關鍵性能指標是管理GPS中斷條件。針對這種環境的最新Seekur導航工作采用了MEMS慣性測量單元（IMU），以提高精度，并能夠整合未來的集成進步 - 用于地形管理和其他功能領域。

為了測試該系統在有和沒有IMU的情況下定位情況，記錄和分析了室外路徑的誤差。圖10顯示了測程法的誤差（相對于真實路徑（來自GPS））與卡爾曼濾波器中里程計和IMU組合時的誤差的比較。在后一種情況下，定位精度提高了近 15×。

圖 10.使用測程法/IMU（綠色）與僅測程法（藍色）的導引道位置誤差。

結論

機器人平臺開發人員發現，MEMS陀螺儀技術為提高導航系統的方向估計和整體精度提供了經濟高效的方法。預校準的系統就緒器件的可用性可實現簡單的功能集成，從而在開發過程中取得早期成功，并使工程師能夠專注于系統優化。隨著MEMS技術不斷改進陀螺儀的噪聲、穩定性和精度規格，它將繼續實現更高水平的精度和控制，這可能會繼續為自主機器人平臺開辟新的市場。Seekur等系統的下一代開發可以從陀螺儀轉向完全集成的MEMS IMU/6自由度（6DoF）傳感器。雖然面向偏航的方法很有用，但世界并不是平的;許多其他應用，無論是現有的還是未來的，都可以將MEMS IMU用于地形管理和額外的精度改進，三個陀螺儀可實現完全對準反饋和校正。

審核編輯：郭婷