Abstract-A lågkostnad solid-state tröghetsnavigeringssystem (INS) för mobila robotikapplikationer beskrivs. Felmodeller för tröghetssensorerna genereras och ingår i ett Extended Kalman Filter (EKF) för att uppskatta position och orientering för ett rörligt robotfordon. Två Merent solid-state gyroskop har utvärderats för att uppskatta inriktningen av roboten. Gyroskopens prestanda med felmodeller jämförs med prestandan när felmodellerna inte ingår i systemet. Resultaten visar att utan felkompensation är felet i orienteringen mellan 5-15"/min men kan förbättras åtminstone med en faktor på 5 om en lämplig felmodell tillhandahålls. S i en r felmodeller har utvecklats för varje axel av en solid-state triaxial accelerometer och för en ledande-bubbla tiltsensor som också kan användas som en låg kostnad accelerometer. Linjär positionsuppskattning med information från accelerometrar och tiltsensorer är mer mottaglig för fel på grund av den dubbla integrationsprocessen i uppskattningen av position. Med det system som beskrivs här är positionsavdriftshastigheten 1-8 cds, beroende på frekvensen av accelerationsförändringar. En integrerad tröghetsplattform bestående av tre gyroskop, en triaxiell accelerometer och två tiltsensorer beskrivs. Resultaten från tester av denna plattform på ett stort mobilrobotsystem utomhus beskrivs och jämförs med resultaten från robotens egna radarbaserade styrsystem. Liksom alla tröghets-system kräver plattformen ytterligare information från någon absolut positionskännande mekanism för att övervinna långsiktig drift. Resultaten visar dock att med noggrann och detaljerad modellering av felkällor kan lågkostnadssystem för tröghetsanalys ge värdefull orienterings- och positionsinformation särskilt för mobila robotapplikationer utomhus.
För inomhuslocalization, tröghetsnavigeringssystem (INS) REF används traditionellt för att spåra position och orientering utan extern hjälp.
Inertial navigation systems for mobile robots
{'venue': 'IEEE Trans. Robotics and Automation', 'journal': 'IEEE Trans. Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}