【導讀】我wo保bao證zheng會hui深shen入ru研yan究jiu這zhe個ge話hua題ti
，但dan首shou先xian得de從cong如ru何he進jin行xing算suan法fa測ce試shi開kai始shi。我wo們men之zhi前qian在zai基ji於yu國guo際ji規gui範fan的de模mo擬ni居ju家jia環huan境jing中zhong收shou集ji了le數shu據ju。但dan是shi，為wei了le記ji錄lu更geng多duo與yu航hang位wei推tui算suan精jing度du直zhi接jie相xiang關guan的de測ce試shi數shu據ju

，我wo們men在zai一yi個ge更geng簡jian單dan、更小環境中對更多的方向變化進行了測試。

今天，我們將詳細介紹我們所做的測試
，向您展示這個話題的深度。和我一起深入了解，好嗎？

對於新讀者
，我想快速回顧幾個概念。如果您是這方麵的行家，請直接跳到測試機器人航位推算的性能。

機器人航位推算的快速回顧

什麼是機器人航位推算？

通tong過guo融rong合he來lai自zi多duo個ge傳chuan感gan器qi的de數shu據ju，航hang位wei推tui算suan可ke以yi利li用yong隨sui時shi間jian推tui移yi測ce得de的de速su度du值zhi和he方fang向xiang信xin息xi來lai估gu計ji機ji器qi人ren所suo在zai的de位wei置zhi。就jiu像xiang人ren類lei一yi樣yang，機ji器qi人ren可ke能neng不bu知zhi道dao自zi己ji的de確que切qie位wei置zhi，但dan它ta有you很hen強qiang的de估gu計ji能neng力li。這zhe種zhong能neng力li也ye被bei稱cheng為wei裏li程cheng計ji。

使用了什麼傳感器？

機器人航位推算算法通常使用車輪編碼器、IMU和光流傳感器（就像您鼠標裏的那個一樣）。在機器人上使用的一些光流傳感器有LED光源和激光光源，前者適合在粗糙表麵上工作，後者則更適合光滑表麵。此外
，機器人裏程計也可以單獨使用IMU和上述兩種傳感器之一來推算位置。

為什麼這很有幫助？

一些機器人使用基於攝像頭或激光雷達的同步定位和測繪（SLAM）算(suan)法(fa)來(lai)確(que)定(ding)它(ta)們(men)的(de)位(wei)置(zhi)
，而(er)且(qie)更(geng)整(zheng)潔(jie)。機(ji)器(qi)人(ren)航(hang)位(wei)推(tui)算(suan)提(ti)供(gong)了(le)該(gai)算(suan)法(fa)不(bu)可(ke)或(huo)缺(que)的(de)速(su)度(du)值(zhi)和(he)方(fang)向(xiang)信(xin)息(xi)。另(ling)一(yi)些(xie)機(ji)器(qi)人(ren)不(bu)需(xu)要(yao)構(gou)建(jian)持(chi)續(xu)的(de)測(ce)繪(hui)圖(tu)（它們隻需要在完成工作後返回原點），它們可能隻需要進行航位推算就可以確定位置。

備注：這是摘自CliffNotes/SparkNotes的基礎知識
，幫助讀者理解這篇博文的其餘部分。但如果您想了解更多關於機器人航位推算傳感器的信息，請參閱這篇博文。

測試機器人裏程計的性能

收集數據

wobaozhenghuishenruyanjiuzhegehuati
，danshouxianwomendecongruhejinxingsuanfaceshikaishi。womenzhiqianzaijiyuguojiguifandemonijujiahuanjingzhongshoujileshuju。danshi，weilejilugengduoyuhangweituisuanjingduzhijiexiangguandeceshishuju，womenzaiyigegengjiandan、更小環境中對更多的方向變化進行了測試。這些更頻繁的變化被整合到以下驅動算法中：

1. 以0.3m/s的速度向前行駛
，直到撞牆

2. 停止0.1s

3. 以0.2m/s的速度後退0.5s

4. 以0.6rad/s隨機旋轉45°至180°

     該旋轉方向以使機器人的航向在其原始航向720°內為依據

5. 每行駛60s
，靜止5s

我(wo)們(men)的(de)測(ce)試(shi)對(dui)象(xiang)是(shi)來(lai)自(zi)享(xiang)譽(yu)全(quan)球(qiu)的(de)消(xiao)費(fei)級(ji)機(ji)器(qi)人(ren)製(zhi)造(zao)商(shang)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)開(kai)發(fa)平(ping)台(tai)。我(wo)們(men)可(ke)以(yi)借(jie)助(zhu)一(yi)個(ge)強(qiang)有(you)力(li)的(de)比(bi)較(jiao)點(dian)，比(bi)較(jiao)行(xing)業(ye)中(zhong)佼(jiao)佼(jiao)者(zhe)的(de)發(fa)展(zhan)水(shui)平(ping)。除(chu)了(le)原(yuan)始(shi)數(shu)據(ju)和(he)來(lai)自(zi)我(wo)們(men)自(zi)己(ji)研(yan)發(fa)的(de)MotionEngine Scout騎手模塊的輸出值外，這個測試機器人還有自己的裏程計算法輸出值

，我們也記錄了這些數據。

chuzheliangzushujuwai
，womenhaixuyaoshikuangceliangzhi。weici，womenanzhuanglehongwaishexiangtoulaifugaizhenggeceshikongjian，genzongjiqirendeweizhi。zhexieshexiangtoudeshujubeiyongzuoshikuangzhi。zhexieshexiangtoukeyiyongyugezhonggaojingdu、低延遲的項目
，包括這個自動瞄準弓。

我們在測試中想要調整的最後一個變量是不同類型的表麵。在這些測試中，我們讓機器人在硬木

、短絨地毯
、長絨地毯、人造瓷磚和這些表麵的組合上運行。這些表麵會產生與其相關的傳感器誤差，我們將在後麵詳細講述這一點。

xianzaiwomenyijingshoujileceshishuju，youleyongyubijiaodeshikuangzhi，yijizaiqishangyunxingjiqirendexuduobutongdeceshibiaomian，womenxuyaodezuihouyigeyaosushiyonglaiquedingjingdudeduliang。dangwomenzaihengliangdingweixingnengshi，bijiaojiyukaishiweizhihejieshuweizhidewuchafeichangyouyong。zhezhongguijiwuchakeyixifenweiduozhongleixing。

絕(jue)對(dui)誤(wu)差(cha)就(jiu)是(shi)機(ji)器(qi)人(ren)認(ren)為(wei)它(ta)所(suo)在(zai)的(de)位(wei)置(zhi)和(he)它(ta)真(zhen)正(zheng)所(suo)在(zai)的(de)位(wei)置(zhi)之(zhi)間(jian)的(de)差(cha)值(zhi)。這(zhe)很(hen)容(rong)易(yi)理(li)解(jie)
，但(dan)是(shi)任(ren)何(he)時(shi)間(jian)點(dian)的(de)絕(jue)對(dui)誤(wu)差(cha)取(qu)決(jue)於(yu)之(zhi)前(qian)所(suo)有(you)時(shi)間(jian)點(dian)的(de)航(hang)向(xiang)和(he)距(ju)離(li)誤(wu)差(cha)的(de)曆(li)史(shi)記(ji)錄(lu)，因(yin)此(ci)很(hen)難(nan)普(pu)及(ji)這(zhe)個(ge)度(du)量(liang)。

duiyuxiangduiwucha，womenhuijiangzaiceliangzhouqikaishishipipeideweizhiguiling，yixiaochuxianqianjuliwuchadeyingxiang。zhongdingxiangxiangduiwuchayehuixiaochuxianqianhangxiangwuchadeyingxiang。zuihouzhegeduliangkeyitongguoshiyanzhongxuduodaxiaogudingdechuangkoujisuan
，weiwomentigongmeidanweijulidewuchazengchanglvdelianxushitu。

重定向相對誤差不如絕對誤差直觀，但更適用於處理家用機器人用例中行駛模式和任務持續時間的變化。

為了全麵了解誤差是如何在整個試驗過程中增加的，我們計算了基於設定的移動距離（1m）滑動數據窗口期間的重定向相對誤差。換言之
，我們計算在每行駛1m的距離窗口（為每個數據點滑動1cm的窗口）期間算法的相對誤差。

這個曲線圖顯示了在CDF（累積分布函數）中使用的每個平麵和算法對應的這些誤差值的分布，如上麵的例子所示。查看曲線圖（左邊的線更好），我wo們men可ke以yi很hen容rong易yi地di將jiang中zhong值zhi性xing能neng與yu最zui壞huai情qing況kuang或huo其qi他ta百bai分fen比bi進jin行xing比bi較jiao
，並bing確que定ding異yi常chang值zhi。從cong這zhe裏li您nin可ke以yi看kan到dao
，在zai所suo有you表biao麵mian上shang，使shi用yong典dian型xing初chu始shi校xiao準zhun的de動dong態tai校xiao準zhun模mo型xing始shi終zhong比bi該gai開kai發fa平ping台tai具ju有you更geng好hao的de性xing能neng。

優化機器人裏程計的性能

這些校準模型意味著什麼
？為什麼校準傳感器很重要
？

qinaideduzhe，rangwomenconggenggaocengcidewentikaishi。xiaozhunchuanganqifeichangzhongyao
，yinweijishichuanganqidezhiliangkongzhizaishujushouceshangliechudetedingguigenei
，danshimeigechuanganqidoushibutongde。zhejiushidongtaixiaozhunfahuizuoyongdedifang。jianeryanzhi，meigechuanganqidexingweichayizuyiyingxiangzhengtijingdu，genjuzhexiechayijinxingtiaozhengkeyichongfentigaoxingneng。

正如您可能已經猜到的那樣，靜態校準模型使用初始校準，並一直使用它。但是
，動態校準模型使用IMU和車輪測量值來調整光流傳感器的輸出。這可以隨時間推移保持精度不變


，無論溫度、車輪打滑率、表麵反射
、表麵柔軟度等等如何變化。

womenzaibutongleixingdedibanshangjinxingleceshi

，yinweiguangliuchuanganqihechelunhuigenjutamenxingshidebiaomianzuochubutongdefanying。chelunhuizaibiaomianshangdahua，chelunbianmaqijianggeichubuzhunquededushu。guangliuchuanganqizaimouxiebiaomianshanggongzuobizaiqitabiaomianshangbiaoxiangenghao，tongguozaixixiaozhunkeyitigaoqijingdu。shiyongchuanganqidefangshiyehenzhongyao。jiqirenshiyongdelingxianguangliuchuanganqibaokuoLED模式（照亮地板紋理進行跟蹤）和激光模式（誘導可跟蹤的“散斑圖”）。確定何時切換模式
，何時保留現有模式，這對於獲得卓越的性能至關重要。

在各種地板表麵上進行細致而詳盡的測試後（見上麵的gif），我們確定了每種光流光模式的典型校準值。每一種傳感器的比例都需要根據地板類型進行調整。通過動態校準
，IMU數據可以幫助在運行過程中實時調整初始校準。

我(wo)們(men)分(fen)析(xi)中(zhong)使(shi)用(yong)的(de)調(tiao)諧(xie)校(xiao)準(zhun)方(fang)法(fa)反(fan)映(ying)了(le)校(xiao)準(zhun)精(jing)度(du)的(de)上(shang)限(xian)。計(ji)算(suan)方(fang)法(fa)是(shi)通(tong)過(guo)我(wo)們(men)的(de)算(suan)法(fa)離(li)線(xian)傳(chuan)送(song)原(yuan)始(shi)傳(chuan)感(gan)器(qi)數(shu)據(ju)，然(ran)後(hou)調(tiao)整(zheng)光(guang)流(liu)傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)比(bi)例(li)
，使(shi)誤(wu)差(cha)盡(jin)可(ke)能(neng)接(jie)近(jin)於(yu)0。

我們的分析結果表明，在各種表麵上使用最實際可行的機器人校準模式（動態，典型）進行測試時，我們比市場領先企業的精度高出22%以上。

這篇博文旨在強調我們的測試和分析能力，並希望吸引您深入了解更多細節。如果您感興趣，請聯係我們
，了解更多關於MotionEngine Scout可以為您的機器人項目帶來哪些益處，並關注即將發布的白皮書，其中詳細介紹了我們的測試和分析的更多細節。

（來源：EDN電子設計，作者：Charles Pao，CEVA公司）

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