Teoride, bir Atalet Ölçüm Birimi (AÖB), aracın ivmesini ve açısal hızını zaman içinde entegre ederek kat ettiği mesafeyi ölçerek kilometre ölçümü yapabilir. Ancak, gerçekte, bu "sadece atalet temelli kilometre ölçümü" pratik değildir. Sorun, hata birikiminde : en ufak sensör sapmaları bile zamanla üssel olarak artan bir konum kaymasına neden olur. Hesaplanan yörünge saniyeler içinde gerçeklikten çok uzaklaşır.
Yerelleştirme doğruluğunun santimetreler mertebesinde kalması gereken otonom sürüş ve robotikte, tek başına bir IMU güvenilir bir kilometre sayacı sağlayamaz.
Bir IMU, teorik olarak çift entegrasyon yoluyla kilometre sayacını hesaplayabilir, ancak sapma ve gürültü, zaman içinde katlanarak sapmaya neden olur. Bu nedenle, gerçek dünya navigasyon sistemleri, hassasiyet ve kararlılığı korumak için IMU'nun GNSS, LiDAR veya kameralarla füzyonuna güvenir.
Ataletsel navigasyon kulağa basit geliyor: hareketi ölçün ve mesafeyi hesaplayın. Ancak pratikte, küçük sensör hataları bile hızla büyür ve doğruluğu bozar. Bir IMU, her navigasyon sisteminin önemli bir parçasıdır, ancak tek başına çalışamaz. Bu makale, saf IMU kilometre ölçümünün neden başarısız olduğunu ve sensör füzyonunun onu hassas konumlandırma için nasıl güvenilir bir araca dönüştürdüğünü açıklıyor.
İçindekiler
IMU Teorik Olarak Neden Odometri Yapabilir?
Atalet Ölçüm Birimi (AÖB), üç eksenli ivmeyi ve üç eksenli açısal hızı .
Bu sinyallerin sürekli entegrasyonu yoluyla sistem teorik olarak şunları hesaplayabilir:
- Yönelim (Tutum): Açısal hızın entegre edilmesiyle.
- Hız: Doğrusal ivmenin entegre edilmesiyle.
- Konum: Hızı bir kez daha entegre ederek.
Bu, yalnızca hareket sensörlerine dayanan kendi kendine yeten bir navigasyon yöntemi olan Ataletsel Navigasyon Sistemi'nin (AAS) temel prensibidir. Mükemmel kalibre edilmiş sensörler ve gürültü olmadan ideal bir durumda, bir AAS bir aracın hareketini sürekli olarak belirleyebilir ve başlangıç noktasına göre yörüngesini tahmin edebilir. Bu nedenle, teorik olarak bir AAS herhangi bir harici referans olmadan kilometre ölçümü yapabilir.
Pratikte Neden Başarısız Oluyor: Hata Birikimi Sorunu
Teori mantıklı olsa da, her IMU, doğal sensör hatalarından çift entegrasyon işlemi sırasında önemli ölçüde artar . Zamanla, en küçük kusurlar bile büyük ve hızla büyüyen bir kaymaya neden olur.
Pozisyon Hatası Zamanla İkinci Dereceden Artıyor
İvmeölçer küçük bir sabit sapma b a (m/s²) içeriyorsa, birikmiş hız ve konum hataları zamanla şu şekilde artar:
Bu, konum hatasının zamanın karesiyle orantılı olarak arttığı . En ufak bir sapma bile dramatik bir kaymaya yol açabilir.
Örneğin, ivmeölçer sapmasının 0,01 m/s 2 olduğunu varsayalım ; bu , ticari sınıf MEMS IMU'ları için çok tipik bir değerdir.
| Zaman | Pozisyon Hatası |
|---|---|
| 1 saniye | 0,005 m |
| 10 saniye | 0,5 m |
| 30 saniye | 4,5 metre |
| 60 saniye | 18 metre |
Sadece bir dakikalık (60 saniye) çalışma sonrasında tahmini konum hatası yaklaşık 18 metreye genellikle < 0,1–0,3 m çok ötesindedir .
Jiroskop Sapması Tutum Kaymasına Neden Olur
Küçük bir jiroskop sapması önemsiz görünebilir, ancak zamanla gözle görülür bir konum tahmin hatasına . Yön değiştiğinde, IMU artık yerçekimini gerçek hareketten doğru bir şekilde ayıramaz; ivmeölçer verilerinden yerçekimini "kaldıramaz". Bu gerçekleştiğinde, yerçekimi vektörünün bir kısmı yanlışlıkla yatay ivme olarak algılanır ve sistem, araç hareketsizken bile hareket ediyormuş gibi algılar. Bu yanlış ivme, sahte hıza patlayıcı konum kaymasına neden olur .
Diğer Hata Kaynakları
Önyargının ötesinde, gerçek dünyadaki IMU'lar zamanla artan birden fazla hata kaynağından etkilenir:
| Hata Kaynağı | Darbe |
|---|---|
| Ölçek faktörü hatası | İvme veya açısal hız ölçümlerinin yanlış ölçeklendirilmesi. |
| Hizalama hatası | Ortogonal olmayan sensör eksenleri projeksiyon hatalarına neden olur. |
| Sıcaklık kayması | Sıcaklıkla birlikte önyargı kayması meydana gelir ve kalibrasyon bozulur. |
| Titreşim gürültüsü | Mekanik gürültü pozisyon kaymasına entegre oluyor. |
| İlk hizalama hatası | Küçük başlangıç tutum hataları uzun vadede sapmalara yol açar. |
Küçük kusurlar bile bir araya geldiğinde, navigasyon çıktısının hızla sapmaya uğramasına neden olur. Pratikte, saf ataletsel odometri, yüksek kaliteli sensörler için bile saniyeler içinde kullanılamaz hale gelir.
Hassas Değerlendirme: Sadece IMU Odometrisi Ne Kadar Süre Dayanabilir?
Gelişmiş sensörler kullanılsa bile, yalnızca eylemsiz kilometre ölçümü, kontrolden çıkmadan önce yalnızca kısa bir süre doğru kalabilir. Konum hatası zamanla karesel olarak arttığından, güvenilir çalışma süresi esas olarak IMU'nun eğimine ve sapma kararlılığına bağlıdır.
| IMU sınıfı | Tipik Önyargı | Pozisyon Hatası (10 sn) | Pozisyon Hatası (60 sn) | Pratik Kullanım |
|---|---|---|---|---|
| Tüketici notu | > 0,01 m/s² | > 0,5 m | > 18 metre | Tamamen kullanılamaz |
| Sanayi sınıfı | ~ 0,001 m/s² | ~ 5 cm | ~ 1,8 m | Sadece kısa testler için kullanılabilir |
| Navigasyon notu | < 0,0001 m/s² | ~ 0,5 cm | ~ 18 cm | Birkaç saniyeliğine doğru; hala füzyona ihtiyaç var |
| Taktik sınıfı | Son derece düşük | Kontrol edilebilir | Birkaç metre | Askeri/havacılıkta kullanılabilir; maliyeti yüksektir |
En yüksek kaliteli IMU'lar bile sapmayı sonsuza dek önleyemez. Bu nedenle modern otonom sistemler, uzun vadeli doğruluk ve kararlılığı korumak için IMU verilerini GNSS, LiDAR veya görsel girdilerle birleştiren sensör füzyonuna
Modern Navigasyonda IMU'nun Rolü - Sensör Füzyonu Temelde
Bir IMU, kilometre ölçümünü bağımsız olarak gerçekleştiremese de, modern navigasyonda vazgeçilmez bir rol diğer sensörleri güçlendiren ve dengeleyen yüksek frekanslı omurga
Yüksek Frekanslı Hareket Tahmini
IMU'lar yüzlerce ila binlerce hertz ; GNSS, LiDAR veya kameralardan çok daha hızlıdır.
Bu yüksek güncelleme hızı, hızlı hareketleri yakalamalarına ve boşlukları doldurmalarına ; böylece tüm navigasyon sistemi için pürüzsüz, sürekli hareket farkındalığı sağlanır.
Kısa Vadeli Tahmin ve Düzeltme
GNSS sinyalleri kaybolduğunda (tünellerin içinde, köprülerin altında veya yoğun kentsel alanlarda) IMU, sürekli bir yörüngeyi korumak için kısa vadeli tahmini hesaplama
Sistemin durumunu (pozisyon, hız, yönelim) birkaç saniyeliğine tahmin ederek, harici ölçümler tekrar kullanılabilir hale gelene kadar sorunsuz geçişler sağlar.
Bu köprüleme yeteneği, IMU'yu GNSS'in yasak olduğu ortamlarda .
Sensör Füzyonunun Özü
Modern yerelleştirmede, IMU, dinamik çekirdeği . Yüksek hızlı atalet verileri sürekli hareket bilgisi sağlarken, GNSS, LiDAR veya kameralar gibi diğer sensörlerden gelen düşük hızlı ancak sapmasız ölçümler, biriken hataları sürekli olarak düzelterek navigasyonu hem kararlı hem de hassas tutar.
| Füzyon Yöntemi | Sensör Kombinasyonu | Başvuru |
|---|---|---|
| GNSS/IMU Gevşek veya Sıkı Bağlantı | RTK-GNSS + IMU | Yüksek hassasiyetli kara veya hava navigasyonu |
| Görsel-Ataletsel Odometri (VIO) | Kamera + IMU | SLAM, İHA'lar, robotik |
| LiDAR-Ataletsel Odometri (LIO) | LiDAR + IMU | Otonom sürüş, haritalama |
| Faktör Grafiği veya Kalman Filtre Füzyonu | Çoklu sensörler + IMU | Entegre durum tahmini |
Çözüm
Teoride tek başına bir IMU hareketi tahmin edebilir, ancak pratikte hataları o kadar hızlı büyür ki işe yaramaz. En ufak sapmalar bile saniyeler içinde birkaç metrelik bir konum kaymasına neden olur.
Yine de IMU, diğer sensörlerin sağlayamadığı yüksek frekanslı hareket verileri sağlayarak önemini koruyor. GNSS, LiDAR veya kameralarla birleştirildiğinde, istikrarlı ve hassas bir navigasyon sisteminin çekirdeği haline geliyor.
