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機器人的內(nèi)部傳感器有哪些 |
| 編輯： 來源：中國平安證券 時間：2023/7/27 |
智能機器人傳感器根據(jù)檢測對象的不同可分為內(nèi)部傳感器和外部傳感器。內(nèi)部傳感器和外部傳感器共同組成了機器人的感知 系統(tǒng)，用于獲取機器人內(nèi)部和外部環(huán)境的信息，并把這些信息反饋給控制系統(tǒng)。 內(nèi)部傳感器：用來檢測機器人本身狀態(tài)（如手臂間角度）的傳感器，為控制系統(tǒng)提供反饋信息。機器人常用的內(nèi)部 傳感器包括位移傳感器、速度/角速度傳感器、加速度傳感器以及多維力傳感器，具體有編碼器、陀螺儀等。
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服務(wù)機器人應(yīng)用場景高度細分，通用化或為盈利重要突破方向
將走向硬件標準化+軟件通用化，實現(xiàn)場景初步整合，零部件標準化：相似功能的機器人使用相同零部件，最大化單一零部件產(chǎn)量，降低成本
提高MEMS IMU精度有兩種途徑
采用新材料,新工藝,新技術(shù)和新方法;采用軟件算法修正來提高微型慣性傳感器的精度,誤差模型可以分為靜態(tài)誤差模型,動態(tài)誤差模型和隨機誤差模型
MEMS IMU 誤差類型
MEMS慣性傳感器零偏參數(shù)誤差主要包含零偏,零偏穩(wěn)定性與重復(fù)性導(dǎo)致的誤差;刻度因數(shù)的誤差將直接帶來測量的系統(tǒng)偏差
慣性傳感器中存在系統(tǒng)誤差和隨機誤差
所謂系統(tǒng)誤差是指非隨機誤差,是比例因子非線性誤差;隨機誤差一般指噪聲,主要包含隨機行走誤差和零偏不穩(wěn)定性誤差
人形智能機器人借助IMU實現(xiàn)定位、平衡及姿態(tài)檢測
慣性傳感器采集的角速度與加速度等慣性信息可以用于推算人形機器人的實時位置與運動軌跡,與機器人搭載的多傳感器融合,在數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)頻率間實現(xiàn)互補
慣性導(dǎo)航在人形機器人領(lǐng)域的應(yīng)用
GNSS 在衛(wèi)星信號較弱的場景下會導(dǎo)致定位信息延遲而造成不可預(yù)知的失控場景;慣性導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)更新率高,導(dǎo)航信息延遲低,不易受到外界干擾
機器人視覺不同方案優(yōu)缺點對比
ToF視覺方案對光信號的穩(wěn)定性要求相對寬松;雙目視覺方案近距離精度為毫米級,2m 內(nèi)誤差在千分之五;結(jié)構(gòu)光視覺方案可以做到相對較高的分辨率
智能機器人視覺解決方案-3D傳感器
結(jié)構(gòu)光法,通過投影特定的光模式到物體上, 并通過檢測反射光的變形來獲取物體的三維形狀;ToF法：通過測量光線從發(fā)射到反射回來的時間來估計物體的距離 |
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