IMU 在人形机器人上的应用与挑战
行业简介
人形机器人是具有与人类似的身体结构和运动方式的智能机器人，其技术难点在于尽可能模仿人的各类场景下“感知-认知-决策-执行”的过程，涉及仿生感知认知、生机电融合、人工智能、大数据云计算、视深导航、运动控制等各领域的尖端技术，从早稻田研发的WABOT到特斯拉Optimus二代，各项技术在逐步走向成熟与商业化，人形机器人行业得到迅猛发展，在这个浪潮中我国的科技公司也取得了显著的成就。比如优必选、傅利叶、小米，其中优必选的成功上市也对这个行业起到了极大促进作用。
痛点
虽然这个行业在大踏步前进，但是依然有其痛点问题，A公司是国内人形机器人行业的头部企业，之前使用国外友商（美国V公司）的IMU产品，但动辄上万的价格以及出口管制策略使其无法大规模应用在人形机器人领域，与此同时，客户几乎测试了国内所有百元级/千元级甚至万元级的IMU产品，但性能表现始终无法满足要求，具体表现为不能精准且及时地反馈机器人的运动姿态（俯仰/横滚角），运动过程中存在漂移（航向角），超核电子作为早期关注姿态感知在人形机器人行业的应用的公司，也研发了相关产品并且一直与头部公司联合调试，最终得到认可。我们的HI14R5系列产品不仅在性能上可以满足要求，甚至超过国外友商，而且价格只有其五分之一。
应用挑战:
人形机器人的应用场景属于几乎无静止环境，高动态，始终存在冲击加速度的严苛应用环境，这种环境对IMU的动态精度指标挑战最大。
挑战1:严苛的动态姿态精度要求，IMU作为其平衡的传感子系统，对动态精度要求极高，放在其他应用场景下不易察觉的动态精度误差在人形机器人上会被放大导致机器人无法正常行走甚至摔倒。大部分市面上IMU用户手册上的姿态角动态精度标的都很高，如0.01°甚至0.001°，但实际差之甚远，之所以标这么高，主要是因为此项指标在客户的各种工况运动过程中很难量化测量。
挑战2:长时间的动态稳定性，人形机器人应用环境属于长时间无静止，始终存在高动态，高加速度冲击的环境，如果IMU内部姿态融合算法做的不好，会出现长时间运行后俯仰/横滚角，误差慢慢变大甚至发散的情况，表现为一开始几分钟内姿态精度还不错，但随着时间推移，IMU输出的姿态精度越来越差，经过1小时甚至更长的时间后，姿态角误差大到已经无法满足控制要求。一般表现为人形机器人不受控制/摔倒/停不下来。
我们的解决方案
HI14R5内部使用经过多年实战经验累积的卡尔曼融合算法，内部实时估计陀螺仪和加速度的各种误差项，使得即使在严苛的工况条件下，任然可以输出相当准确的姿态角，数据输出延迟极低，对于俯仰角/横滚角 无长时间累计误差且动态精度始终保持在极佳的状态，并且兼顾航向角低漂移。
HI14R5的特点
- 可以实时估算陀螺仪和加速度的各种误差项
- 高动态精度以及高动态稳定性
- 500Hz数据输出(原始数据/姿态数据均可达到)，接受定制1000Hz
- 陀螺仪零偏不稳定性1.76 deg/h
- 加速度计零偏不稳定性21ug
我们诚挚的邀请各人形机器人厂家进行产品测试，一起促进人形机器人行业积极快速地发展。
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IMU 在人形机器人上的应用与挑战超核电子
2024-02-20
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