Améliorer la localisation des robots et obtenir une navigation précise avec l'IMU

Les IMUs fournissent des données de mouvement critiques et sont devenus une composante essentielle pour la localisation précise des robots. La technologie de fusion de capteurs combine les données des IMUs avec d'autres capteurs (tels que les caméras ou le LIDAR), améliorant l'exactitude de la localisation en intégrant plusieurs sources de données. Les IMUs sont largement utilisés dans les robots mobiles, les robots humanoïdes, les véhicules aériens sans pilote (UAVs), et les applications de réalité virtuelle/augmentée. Ils jouent un rôle clé dans la réalisation d'une localisation précise, permettant aux robots d'exécuter de manière autonome des tâches complexes et d'interagir efficacement avec leur environnement.   Les AMRs sont essentiels pour l'avenir des usines intelligentes et des entrepôts, jouant un rôle clé dans la création d'usines automatisées, durables et plus propres. Ils améliorent l'efficacité, réduisent les déchets, et optimisent l'utilisation des ressources dans les environnements industriels. Bien que les usines puissent être construites et optimisées spécifiquement pour les AMRs à l'avenir, adapter ces robots aux entrepôts et aux usines existants pose encore de nombreux défis. Les principaux obstacles rencontrés par les AMRs impliquent deux aspects critiques : la planification de trajectoire efficace (déterminer le chemin optimal) et la localisation précise (mettre à jour en continu leur position dans l'environnement).   Étant donné que le GPS n'est pas envisageable pour la navigation intérieure dans des environnements couverts ou clos, les AMRs s'appuient sur une combinaison de capteurs et d'algorithmes pour la localisation et la navigation. Ceux-ci incluent des capteurs visuels tels que les caméras, le LIDAR et le radar, ainsi que des capteurs d'odométrie comme les encodeurs de roues et les IMUs. Chaque mode capteur présente des avantages en termes de portée, de précision et du type d'informations qu'il détecte. La combinaison de ces capteurs garantit des données complètes disponibles, permettant aux robots d'être localisés efficacement dans des environnements dynamiques.

Les IMU haute performance améliorent les capacités de localisation et de navigation des AMR

Les IMUs sont des dispositifs miniatures construits à partir de systèmes micro-électro-mécaniques (MEMS). Ceux-ci incluent généralement des accéléromètres triaxiaux, des gyroscopes triaxiaux et des magnétomètres haute performance. L'accéléromètre triaxial mesure l'accélération par rapport au champ gravitationnel terrestre. Les gyroscopes triaxiaux mesurent la vitesse de rotation, fournissant ainsi la vitesse angulaire sur chacun des trois axes. Les magnétomètres haute performance fournissent des mesures du champ magnétique, essentielles pour estimer avec précision l’orientation dans des environnements complexes. De plus, d'autres types d’IMUs peuvent inclure des capteurs de température pour compenser les variations de température et des baromètres pour mesurer la pression.   Les capacités de localisation en temps réel des IMUs, rendues possibles grâce à leurs taux de mise à jour élevés, sont des éléments clés pour l'autonomie et la navigation en temps réel dans les environnements opérationnels robotiques. Les capteurs de perception fonctionnent généralement à des taux de mise à jour d'environ 10 Hz à 30 Hz. En revanche, les IMUs peuvent fournir des sorties de position haute fidélité à des taux de mise à jour allant jusqu'à 200 Hz. Des taux de mise à jour plus élevés améliorent considérablement la fiabilité du système dans des environnements dynamiques, permettant une adaptation rapide aux changements d'orientation rapides et des réponses rapides. Avec des taux de mise à jour accélérés, les AMRs peuvent également fournir des attitudes estimées pendant de courts intervalles entre d'autres mesures. Ainsi, les IMUs jouent un rôle crucial dans la localisation en temps réel, avec des taux de mise à jour 10 fois plus rapides que les capteurs de perception.   D'autre part, les IMUs constituent la pierre angulaire de la navigation inertielle, une technique qui estime la position actuelle en se basant sur des positions précédemment connues. Les IMUs fournissent continuellement des données de position, d'orientation et de vitesse au fil du temps, permettant des estimations précises et aidant les AMRs à atteindre une navigation fiable.   Par ailleurs, les IMUs sont dotés de tailles compactes et de designs légers, ce qui les rend bien adaptés à une intégration dans diverses configurations de robots mobiles. Ils doivent également démontrer une robustesse dans des environnements variés, y compris une résistance aux interférences électromagnétiques, leur permettant de fonctionner efficacement aussi bien en milieu intérieur qu’extérieur. Ainsi, ils sont idéaux pour un large éventail d'applications.   Les IMUs peuvent également améliorer la fiabilité en accélérant les taux de mise à jour. Alors que les capteurs de perception sont généralement limités à des taux de mise à jour de l'ordre de 10 Hz à 30 Hz, les IMUs peuvent fournir des données brutes de sortie de position haute fidélité avec des taux de mise à jour atteignant 4 kHz. Cette capacité offre des avantages significatifs, particulièrement dans des environnements dynamiques, en permettant aux AMRs de répondre rapidement et d’estimer des attitudes pendant de courts intervalles entre d'autres mesures.   Même en présence de capteurs de vision, les IMUs restent indispensables pour les AMRs. Cela s’explique par le fait que les AMRs utilisent souvent plusieurs capteurs de vision, tels que les Time-of-Flight (ToF), les caméras et les LIDAR. Bien que l’odométrie à base de vision fournisse des ensembles de données riches, les IMUs demeurent nécessaires.   Par exemple, les AMRs peuvent naviguer dans des couloirs dépourvus de caractéristiques. Les algorithmes de Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) fonctionnent intrinsèquement en faisant correspondre les données des capteurs observés avec des cartes stockées pour la localisation. Les IMUs permettent également la navigation dans des environnements ouverts expansifs. Lorsqu’ils opèrent dans des espaces ouverts importants, comme un entrepôt de 50 m×50 m, les AMRs peuvent rencontrer des défis lorsque des caractéristiques uniques se trouvent hors des plages des capteurs (la portée maximale des LIDAR est généralement d’environ 10 m à 15 m). Dans de tels cas, la localisation basée sur la portée peut échouer.   Lors de la traversée de pentes, les algorithmes SLAM conventionnels reposant sur des LIDAR rencontrent des difficultés car les données de nuages de points 2D ne véhiculent pas d'informations sur la pente. Les IMUs résolvent ce problème en extrayant des informations sur la pente, permettant une navigation efficace sur des surfaces inclinées.   Lors de la navigation avec IMUs, la sensibilité aux facteurs environnementaux est cruciale. Les capteurs LIDAR sont particulièrement sensibles à divers facteurs environnementaux, tels que la lumière ambiante, la poussière, le brouillard et la pluie. Ces facteurs peuvent dégrader la qualité des données des capteurs et affecter par la suite la performance des algorithmes SLAM. Les IMUs, en revanche, fonctionnent de manière fiable dans des environnements divers, ce qui en fait un choix idéal pour les robots mobiles afin de maintenir leur polyvalence.

La fusion des capteurs améliore la fiabilité et la qualité des données des IMU

Cependant, il n'existe pas de capteur parfait dans le monde. Bien que les IMUs aient leurs avantages, elles présentent également des risques et des défis. Par exemple, les mesures des IMUs sont sujettes au bruit, ce qui peut dégrader la précision de la navigation et du contrôle des robots. Pour compenser le bruit, les IMUs utilisent généralement des techniques de filtrage avancées telles que les filtres de Kalman ou les FIR.   D'autre part, les capteurs IMU accumulent des biais au fil du temps, ce qui peut entraîner des erreurs dans l'estimation de l'orientation et des mouvements. Pour résoudre ce problème, des algorithmes d'estimation de biais sont utilisés afin de mettre à jour en continu les lectures des capteurs IMU. De plus, les capteurs IMU présentent des comportements non linéaires, augmentant encore la complexité du traitement et de l'interprétation des données. Pour compenser cette non-linéarité, une calibration est nécessaire pour caractériser le comportement du capteur et appliquer les corrections appropriées.   Le phénomène de "random walk" est une autre problématique. Les IMUs sont sensibles à des événements thermomécaniques externes, ce qui peut entraîner des erreurs telles que l'ARW (Angular Random Walk dans les gyroscopes) et le VRW (Velocity Random Walk dans les accéléromètres). Comment peut-on atténuer ces risques ? La fusion de capteurs est la technologie clé !   La fusion de capteurs améliore la fiabilité, renforce la qualité des données, permet une meilleure estimation des états non mesurés et étend la couverture pour garantir la sécurité. La fusion de capteurs repose sur des algorithmes pour son fonctionnement. Des techniques d'estimation d'état, telles que le filtrage de Kalman étendu, peuvent corriger le bruit, l'ARW et les erreurs d'instabilité de biais lors des opérations typiques des AMR. En mesurant l'accélération gravitationnelle de la Terre, les IMUs peuvent éliminer les erreurs de gyroscope en pitch et en roll. Ces algorithmes suivent et corrigent la dérive de biais tout en prenant en compte les erreurs d'ARW.   Le filtre de Kalman étendu (EKF) peut estimer les états passés, présents et futurs, même lorsque la nature exacte du système modélisé est inconnue. Au fil du temps, les mesures observées contiennent des bruits blancs gaussiens ou d'autres inexactitudes. L'EKF utilise des méthodes telles que la synchronisation des mesures entre capteurs, la prédiction de la pose et des estimations d'erreurs, l'estimation et la mise à jour des incertitudes dans les valeurs prévues, afin d'estimer la valeur réelle des mesures.

Unité de mesure inertielle miniature MEMS haute précision

L'ADIS16500, lancé par ADI, est une unité de mesure inertielle (IMU) de précision miniature à système microélectromécanique (MEMS) qui inclut un gyroscope triaxial et un accéléromètre triaxial. Chaque capteur inertiel de l'ADIS16500 intègre des fonctions de conditionnement de signal pour optimiser les performances dynamiques. La calibration effectuée en usine caractérise la sensibilité, le biais, l'alignement, l'accélération linéaire (biais du gyroscope) et le point de percussion (emplacement de l'accéléromètre) de chaque capteur. En conséquence, chaque capteur est équipé de formules de compensation dynamique pour fournir des mesures précises dans diverses conditions.   L'ADIS16500 offre une approche simplifiée et rentable pour intégrer une technologie de détection inertielle multi-axes précise dans les systèmes industriels, notamment par rapport à la complexité et aux investissements associés aux conceptions discrètes. Tous les essais de mouvement et de calibration nécessaires sont effectués lors de la production en usine, réduisant considérablement le temps d'intégration du système. Dans les systèmes de navigation, l'alignement orthogonal serré simplifie l'alignement du cadre inertiel. L'interface périphérique série (SPI) et la structure de registre fournissent une interface simple pour la collecte de données et le contrôle de la configuration.   Le gyroscope numérique triaxial intégré de l'ADIS16500 dispose d'une plage dynamique de ±2000°/sec, d'une stabilité de biais en cours de fonctionnement de 8,1°/heure, d'une marche aléatoire angulaire de l'axe x et de l'axe y de 0,29°/√heure (1σ) et d'une erreur d'alignement axe-à-axe de ±0,25°. Son accéléromètre numérique triaxial intégré offre une plage dynamique de ±392 m/s2, une stabilité de biais en cours de fonctionnement de 125 μm/s2 et prend en charge les sorties d'angle delta et de vitesse delta triaxiaux. Il est calibré en usine pour la sensibilité, le biais et l'alignement axial, avec une plage de température de calibration de −10°C à +75°C.   L'ADIS16500 prend en charge la communication de données compatible SPI, une opération et un contrôle programmables, des contrôles de correction de biais automatiques et manuels, ainsi qu'un indicateur prêt pour les données pour l'acquisition de données synchronisée. Il offre des modes de synchronisation externes pour des données directes, mises à l'échelle et de sortie, ainsi que des auto-tests sur demande pour les capteurs inertiels et la mémoire flash. Fonctionnant avec une alimentation unique (VDD) de 3,0 V à 3,6 V, l'unité est capable de résister à des chocs mécaniques de 19,600 m/sec2 et fonctionne dans une plage de température de −25°C à +85°C. L'ADIS16500 est logé dans un boîtier à grille de billes à 100 billes (BGA), avec des dimensions d'environ 15 mm × 15 mm × 5 mm. Les applications de l'ADIS16500 incluent la navigation, la stabilisation et l'instrumentation ; les véhicules autonomes et sans pilote ; l'agriculture intelligente et les machines de construction ; l'automatisation industrielle/en usine ; la robotique ; la réalité virtuelle/augmentée ; et l'Internet des objets en mouvement.

Conclusion

Le module IMU est un composant essentiel pour le positionnement des AMR, car il fournit une estimation de l'orientation et un suivi de mouvement, offrant des réponses en temps réel à des taux de mise à jour élevés. Cela permet aux AMR de naviguer dans des environnements dynamiques. Grâce aux technologies de fusion de capteurs telles que les filtres de Kalman, les IMU peuvent être combinés avec d'autres modules de capteurs pour compléter leurs limitations respectives. ADI propose une gamme diversifiée d'IMU pour répondre aux exigences spécifiques de diverses applications de robots mobiles.