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機器人的內部傳感器有哪些 |
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檢測對象的不同可分為內部傳感器和外部傳感器。內部傳感器和外部傳感器共同組成了機器人的感知 系統,用于獲取機器人內部和外部環境的信息,并把這些信息反饋給控制系統。 內部傳感器:用來檢測機器人本身狀態(如手臂間角度)的傳感器,為控制系統提供反饋信息。機器人常用的內部 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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將走向硬件標準化+軟件通用化,實現場景初步整合,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誤差模型,動態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誤差主要包含零偏,零偏穩定性與重復性導致的誤差;刻度因數的誤差將直接帶來測量的系統偏差
慣性傳感器中存在系統誤差和隨機誤差
所謂系統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定性誤差
人形智能機器人借助IMU實現定位、平衡及姿態檢測
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,在數據類型和數據頻率間實現互補
慣性導航在人形機器人領域的應用
GNSS 在衛星信號較弱的場景下會導致定位信息延遲而造成不可預知的失控場景;慣性導航系統數據更新率高,導航信息延遲低,不易受到外界干擾
機器人視覺不同方案優缺點對比
ToF視覺方案對光信號的穩定性要求相對寬松;雙目視覺方案近距離精度為毫米級,2m 內誤差在千分之五;結構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
結構光法,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:通過測量光線從發射到反射回來的時間來估計物體的距離 |
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