运动学模型(一)-----传感器选型与技术路线
最近点云与图像相关内容告一段落,回到里程计相关。
上次ekf还有个(三)没有写完,找机会好好写写
这次做里程计是以轮速计为主。
传感器 | 轮速计 | IMU | 视觉 |
---|---|---|---|
价格 | 低 | 可高可低 | 中低 |
资源消耗 | 低 | 低 | 高 |
稳定性 | 好 | 好 | 较差 |
上限 | 低 | 高 | 高 |
下限 | 高 | 中 | 低 |
上表是常见里程计所需的传感器,基于这3中传感器最多可排列组合出7中传感器方案。如果是要投入生产制造的话,视觉通常不直接使用,主要原因在于面对多种实际生产生活场景,视觉会面临的badcase数不胜数,难以全面覆盖,所以只在某一特定工况,或者特定的使用场景下(此时可以通过穷举覆盖badcase)。
IMU作为最常见的里程计传感器,在学生时代是最为常用的,imu5060就可以覆盖很多科技竞赛,且价格便宜。使用官方的标定好的表可以最大程度获得精度和速度。如果主板不是用ATmage16,ATmage8这种廉价的,几乎也不用担心存储空间的问题。且经验告诉我,不要自己死磕ekf等各种滤波,及时把严龚敏老师的书啃透也不一定有官方查表效果好。
但是面对工作和生产,IMU就不能使用廉价型号了,基本都是100块往上的价格,除了常见6轴imu还有带磁力计的9轴imu,但是9轴imu想要用好磁力计的信息,他的运动方程通常都会非常复杂,导致代码也会非常复杂,调试难度大,效果不一定好,且后续接手的同事不一定有同样的
在机器人和车辆领域,轮速计是一个普遍应用的传感器,因为价格低廉,下限高,比较稳定,对精度要求不高的情况下,轮速计都可以取得不错的效果。因此车辆都会标配轮速计。机器人大部分都是轮速计imu二选一。有轮的小车通常都是轮速计,无人机是imu。经费充足的情况(无论是车还是机器人)会轮速计和imu都有配置,但是这种情况下,一般是为了追求高精度,所以imu选型会趋向高价位。因此,经费不充足的情况下,不会二者皆有。
经过上述论证,里程计传感器选型路线为:
- 轮速计
- 轮速计+IMU
- 轮速计+IMU+视觉
因此技术路线也随之确定:
- 运动学模型
1.1 后轮速差模型
1.2 单车模型
1.3 阿克曼转向几何模型 - 捷联惯导
2.1 SINS
2.2 PINS - 视觉里程计
3.1单目视觉
3.2双目视觉
3.3鸟瞰视觉(360环视)
其中运动学模型
PS:
如果你是学生,或者从事相关算法专业非常推荐下面这本书,写的非常详细,推导过程全面,附录中常用模型非常全面,实际应用的指导在最后几章,可以自己动手买个imu小车,实际跑一下效果可能更好。
《捷联惯导算法与组合导航原理》—严恭敏
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