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ACEINNA lanzó recientemente un nuevo dispositivo IMU (unidad de medida inercial), el IMU383ZA, que tiene como objetivo mejorar la confiabilidad de los sistemas de sensores.
Las IMU, como su nombre lo indica, son útiles para medir la inercia del sistema o dispositivo en el que están fijas. Cada vez más encuentran uso en aplicaciones en una amplia variedad de industrias, incluyendo agricultura, drones y aeroespacial, vehículos autónomos, robótica y AR / VR, todo lo cual se basa en datos de posicionamiento precisos para funcionar correctamente.
Después de todo, sin datos confiables del sensor, ¿cómo puede un sistema navegar en un vehículo autónomo o la planificación de movimiento de un brazo robótico, o garantizar que una persona inmersa en realidad virtual no se tropiece con su sofá?
Uno de los mayores desafíos que enfrentan estas aplicaciones, uno que ACEINNA y otros fabricantes de sensores están tratando de abordar, se conoce como deriva.

¿Qué es la deriva en los sistemas de posicionamiento?

La deriva se produce cuando un sensor pierde fidelidad, a menudo simplemente debido a la edad, pero a veces debido a interrupciones como vibraciones o temperaturas extremas.
La deriva puede afectar a todos los tipos de sensores, desde sensores de temperatura hasta sensores de presión. Las correcciones y calibraciones preventivas se usan comúnmente para combatir este problema, así como varias características de detección de deriva incorporadas en muchos sistemas.

Un gráfico de deriva en un sensor de temperatura y el umbral definido por el usuario en el que puede ocurrir una alerta de detección de deriva. Imagen utilizada por cortesía de Moore Industries.

Estas calibraciones y características de detección de deriva a menudo se basan en señales de referencia externas para comparar los datos. Sin embargo, algunos dispositivos, como el ROMOS IMU de Micron Digital (también lanzado recientemente), afirman no depender de señales de referencia externas, utilizando "tecnología libre de deriva" para sensores inerciales basados ​​en MEMS.
El enfoque de ACEINNA se centra en el uso de múltiples sensores internos y una forma de fusión de sensores para lograr una alta confiabilidad.

IMU de "alta confiabilidad" de ACEINNA

ACEINNA promociona activamente su nuevo sensor IMU383ZA IMU como "altamente confiable", un imperativo absoluto para ellos, ya que posicionan el sensor como útil para aplicaciones automotrices. El posicionamiento extremadamente preciso es un prerrequisito absoluto tanto para el ADAS de hoy como para los vehículos verdaderamente autónomos que se pronostican para el futuro a medio plazo.
Pero, ¿qué significa "altamente confiable" en términos de especificaciones? En este caso, ACEINNA promociona que la nueva IMU tiene una confiabilidad notable de 1.3 ° / hr, 0.08 ° / root-hr.

El sistema de sensores ACEINNA IMU383ZA. Imagen de la hoja de datos.

Otras especificaciones pertinentes para el IMU383ZA incluyen:
Rango de temperatura: -40C a 85C
Interfaz de placa a placa: SPI
Tamaño del paquete: 24 mm x 37 mm x 9,5 mm
Tiempo medio entre fallos: > 50k horas
El dispositivo actualiza la extensión del modelo IMU381ZA al ofrecer lo que describen como sincronización "avanzada" y un gestor de arranque que permite actualizaciones de campo.
Sin embargo, lo más notable es que el dispositivo logra su confiabilidad con una "arquitectura de sensor triple redundante" que utiliza una matriz de tres sensores (acelerómetro de 3 ejes y giroscopios de 3 ejes) que funcionan independientemente uno del otro.
¿Cómo la incorporación de más sensores equivale a datos más confiables? La respuesta es un proceso conocido como fusión de sensores.

Cómo Sensor Fusion supera la deriva

El nuevo dispositivo de ACEINNA se basa en una serie de sensores para proporcionar un conjunto de datos. A partir de aquí, utiliza un "esquema de votación" en el que el dispositivo puede determinar si los puntos de datos atípicos son precisos o erróneos. Al comparar múltiples lecturas, se pueden identificar conjuntos de datos errantes y "ignorarlos o menospreciarlos en importancia" para que no afecten la precisión general del dispositivo.
Este es un ejemplo de fusión de sensores.
Como Jeremy Lee de AAC describió en un artículo que describe los conceptos básicos de la fusión de sensores: "La fusión de sensores es el arte de combinar múltiples sensores físicos para producir una" verdad fundamental "precisa, aunque cada sensor puede no ser confiable por sí solo".

Un ejemplo del sistema de fusión de sensores de una IMU. Este es el resumen del IMUcore de LP-RESEARCH.

La analogía es la escena del crimen, donde cada testigo tiene algo diferente que decir, y el sabio detective de la policía teje las observaciones algo contradictorias de los testigos en una imagen precisa de los acontecimientos.

Datos precisos del sensor combinando fuerzas
Los giroscopios y las unidades de medición de inercia (IMU) son ejemplos clásicos de sensores que se pueden emparejar mediante fusión de sensores para formar una imagen más confiable del entorno de un dispositivo.
Donde los giroscopios tienen tendencia a la deriva, se puede confiar en las IMU para detectar dónde está "abajo" en relación con la gravedad de la Tierra. La referencia descendente se puede usar para poner a cero la posición espacial del giroscopio. Los datos de posición de la IMU, a su vez, pueden sufrir un error acumulado. Los datos del GPS se pueden usar para enderezar la IMU. Cada sensor puede proporcionar información complementaria para garantizar la veracidad de los demás.
Los filtros de Kalman son utilizados por los dispositivos de fusión de sensores para adjuntar valores a las entradas de cada sensor de manera ad hoc. Por ejemplo, el GPS puede ser incompleto si el portador de un teléfono celular ingresa a un túnel subterráneo o metro. La fusión de sensores permite que el dispositivo note que el GPS está fuera de control en comparación con una pluralidad de otros sensores. Una vez que el dispositivo abandona el túnel, se puede confiar en los datos del GPS de manera normal. La analogía aquí podría ser que el sistema de fusión de sensores funciona como un gerente de béisbol que deja de lado a un jugador (en este caso, los datos del GPS) durante una depresión.
Si bien a menudo se usan múltiples tipos de sensores en la fusión de sensores, los mismos principios se aplican dentro de un solo dispositivo, como el IMU383ZA, en el que se combinan múltiples conjuntos de datos y se comparan para proporcionar información ambiental más precisa.

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¿Has desarrollado sistemas de seguimiento de posición antes? ¿Cuáles son las especificaciones que prioriza al seleccionar una IMU? ¿Cómo juega un papel la fusión de sensores en su proceso de diseño? Comparte tus experiencias en los comentarios a continuación.