傳感器融合是使用 GNSS 接收器、卡爾曼濾波器和其他選項(xiàng),組合來自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù),以就位置和動(dòng)量達(dá)成共識(shí),減少自主導(dǎo)航和機(jī)器人系統(tǒng)的不確定性和誤差。這些傳感器融合校正對于提高精度是必要的,特別是在數(shù)據(jù)干擾較強(qiáng)的情況下。如果無法提供此類修正,可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)獲得毫無價(jià)值的位置讀數(shù)以及不太準(zhǔn)確的導(dǎo)航方向。以下是一些經(jīng)過驗(yàn)證的糾正策略,可以提高傳感器融合系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
在大多數(shù)情況下,導(dǎo)航系統(tǒng)已經(jīng)配備了 GPS,而在某些情況下,則需要兩個(gè)。為什么要在您的流動(dòng)站或自主系統(tǒng)中添加另一個(gè) GPS?一般來說,添加第二個(gè) GPS 設(shè)備可以為傳感器融合數(shù)據(jù)提供更多信息。這可以允許對從其他傳感器獲得的信息進(jìn)行交叉檢查和驗(yàn)證,并且可以提高傳感器融合數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,在很大程度上減少錯(cuò)誤。
建立冗余可以讓采用自主導(dǎo)航的機(jī)器人和系統(tǒng)收集更多數(shù)據(jù),并在確定系統(tǒng)位置時(shí)實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確度,這對于現(xiàn)實(shí)場景中的車輛和其他系統(tǒng)至關(guān)重要。構(gòu)成 GNSS 接收器的附加 GPS 通常可以識(shí)別位置繪圖中的較大錯(cuò)誤,否則可能會(huì)在很大程度上影響機(jī)器人和自主漫游車的性能。
發(fā)表在科學(xué)雜志《 傳感器》上的一篇文章表明,通過多個(gè)傳感器和傳感器類型計(jì)算運(yùn)動(dòng)物體的位移是實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航自主的精確傳感器融合校正的絕佳方法。使用數(shù)學(xué)算法來比較和過濾位移數(shù)據(jù),以根據(jù)方向、速度和加速度確定位置。生成的這些數(shù)據(jù)可用于驗(yàn)證其他傳感器(包括 GPS)提供的信息。
通過將這些軟件解決方案添加到導(dǎo)航硬件系統(tǒng)中,可以更精確地獲取位置數(shù)據(jù)。一般來說,導(dǎo)航自主性是通過比較來自各種傳感器和工具的信息來確定的。位移計(jì)算器為評(píng)估哪些競爭傳感器讀數(shù)最有可能準(zhǔn)確可靠提供了額外的幫助。
2019 年 11 月,ACM Communications 發(fā)表了一篇關(guān)于卡爾曼濾波基礎(chǔ)知識(shí)的文章,該濾波是提高自主導(dǎo)航和其他應(yīng)用準(zhǔn)確性的一種手段。根據(jù)該文章,卡爾曼濾波可以被視為一種“組合未知值的近似值以產(chǎn)生更好的近似值的方法”。換句話說,卡爾曼過濾“清理”并平滑來自多個(gè)傳感器的原始位置數(shù)據(jù),以更清晰地了解車輛所在的位置。
卡爾曼濾波器是校正傳感器融合數(shù)據(jù)的最有效方法之一。從本質(zhì)上講,通過比較筆記,這些濾波器可以消除異常數(shù)據(jù),以促進(jìn)漫游器和自動(dòng)駕駛車輛更準(zhǔn)確的讀取,類似于“低通”或“高通”濾波器如何清理麥克風(fēng)的音頻輸入??柭鼮V波器和其他用于傳感器融合校正和調(diào)整的濾波器。
避免生成無價(jià)值的傳感器融合數(shù)據(jù)的一種常見策略是簡單地添加更多傳感器。雖然這可能是個(gè)好主意,但從理論上講,在沒有明確計(jì)劃將傳感器與其他傳感器集成的情況下添加傳感器可能會(huì)犯一個(gè)大錯(cuò)誤。對于慣性測量單元或 IMU 來說尤其如此。購買 IMU 傳感器可能最終會(huì)導(dǎo)致您賠錢,而無法顯著提高精度。了解添加更多傳感器對處理時(shí)間和準(zhǔn)確性意味著什么絕對重要,以確保您不會(huì)浪費(fèi)金錢而獲得很少或沒有回報(bào)。
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