地面机器人系统通常用于人工介入成本过高、危险过大或者效率过低的任务。在许多情况下，机器人必须能够自主工作，利用导航系统来监视并控制它从一个位置移到另一个位置。管理位置和运动时的精度是实现有用、可靠的自主工作的关键。

MEMS(微机电系统)陀螺仪可提供反馈检测机制，对优化导航系统性能非常有用。图1所示的Seekur机器人系统就是一个采用先进MEMS器件来改善导航性能的自主系统。

图1：Adept MobileRobots (www.mobilerobots.com)开发的Seekur系统是一个采用先进MEMS传感器的自主系统

机器人导航概述

机器人的移动通常是从管理机器人总体任务进度的中央处理器发出位置变化请求开始的。导航系统通过制定行程计划或轨迹以开始执行位置变化请求。

行程计划需考虑可用路径、已知障碍位置、机器人能力及任何相关的任务目标。例如，对于医院里的标本递送机器人，递送时间非常关键。行程计划被馈入控制器，后者生成传动和方向配置文件以便进行导航控制。这些配置文件可根据行程计划执行动作和进程。该运动通常由若干检测系统进行监控，各检测系统均产生反馈信号；反馈控制器将信号组合并转换成更新后的行程计划和条件。

开发导航系统的关键步骤始于充分了解每种功能，尤其需要重视其工作目标和限制。各项功能通常都有一些明确界定且易于执行的因素，但也会提出一些需要加以处理的具有挑战性的限制。某些情况下，这可能是一个反复试探的过程，即识别和处理限制的同时又会带来新的优化机遇。

一般导航系统框图

以Adept MobileRobots Seekur为例，它是一个自主机器人，具有四轮传动系统，每个车轮均有独立转向和速度控制能力，可在任何水平方向灵活地移动平台。它的惯性导航系统(INS)与图2所示的系统相似。

正向控制

如图2所示，正向控制是通过发出机器人本体命令来实现的。这些命令本质上是误差信号，产生自轨迹规划器提供的行程计划与反馈检测系统提供的行程进度更新信息之间的差异。
 

图2：Seekur导航系统利用GPS、激光检测和MEMS陀螺仪来独立控制各个车轮

这些命令被馈入逆向运动学系统，后者将机器人本体命令转换成每个车轮的转向和速度配置文件。这些配置文件使用阿克曼转向关系进行计算，整合了轮胎直径、表面接触面积、间距和其他重要几何特性。

利用阿克曼转向原理和关系，上述机器人平台可创建以电子方式链接的转向角度配置文件，类似于许多汽车转向系统中使用的机械齿条-齿轮系统。由于这些关系是以远程方式整合在一起的，不需要以机械方式链接车轴，因而有助于最大程度减小磨擦和轮胎滑移，减少轮胎磨损和能量损耗，实现简单的机械链接无法完成的运动。

反馈检测和控制

每个车轮均有一个传动轴，通过变速箱以机械方式耦合至传动马达，同时通过另一个变速箱耦合至光学编码器，即测程反馈系统的输入端。转向轴将车轴耦合至另一伺服马达，该马达负责确立车轮的转向角度。转向轴还将通过变速箱耦合至第二个光学编码器，也即测程反馈系统的另一个输入端。

导航系统使用一个扩展卡尔曼滤波器，通过整合多个传感器的数据来估算行程图上机器人的姿态。Seekur上的测程数据从车轮牵引和转向编码器(提供转换)和MEMS陀螺仪(提供旋转)获得。

测程

测程反馈系统利用光学编码器对传动和转向轴旋转的测量结果来估算机器人的位置、驶向和速度。图3提供了将传动轴光学编码器的旋转计数转换成线性位移(位置)变化的图形参考和关系。

图3：测程系统根据以上所示的关系，利用编码器读数确定线性位移

每个车轮的传动轴和转向轴编码器测量结果在正向运动学处理器中用阿克曼转向公式进行组合，从而产生驶向、偏转速率、位置和线速度等测量数据。

该测量系统的优点在于其检测功能直接耦合至传动和转向控制系统，因此可精确得知传动和转向控制系统的状态。不过，该测量系统在车辆实际速度和方向方面的精度有限，除非有一组实际坐标可参考。主要限制(或误差源)在于轮胎几何形状一致性(图3中直径的精度和波动)，以及轮胎与地面之间的接触中断。轮胎几何形状取决于胎冠一致性、空气压力、温度、重量及在正常机器人使用过程中可能发生变化的所有条件。轮胎滑移则取决于偏转半径、速度和表面一致性。

位置检测

Seekur系统使用多种距离传感器。对于室内应用，该系统采用270°激光扫描器为其环境构建映射图。激光系统通过能量返回模式和信号返回时间测量物体形状、尺寸及与激光源的距离。

在映射模式中，激光系统通过将工作区内多个不同位置的扫描结果组合，描述工作区特性(见图4)。这样便产生了物体位置、尺寸和形状的映射图，作为运行时扫描的参考。
 

图4：激光检测可以映射周围环境，如图中所示的走廊-门-房间-储物柜位置关系等

激光扫描器功能结合映射信息使用时，可提供精确的位置信息。该功能如果单独使用，会存在一定限制，包括扫描时需要停机以及无法处理环境变化等等。在仓库环境中，人员、叉车、托盘搬运车及许多其他物体常常会改变位置，这可能影响到达目的地的速度，以及到达正确目的地的精度。

对于室外应用，Seekur使用全球定位系统(GPS)进行位置测量。全球定位系统通过至少四颗卫星的无线电信号飞行时间对地球表面上的位置进行三角测量。

信号可用时，此类系统的精度可达1米以内。不过，这些系统难以满足视线要求，可能受建筑、树木、桥梁、隧道及许多其他类型的物体影响。某些情况下，如果室外物体位置和特性已知(如“城市峡谷”等)，则在GPS运行中断时也可使用雷达和声纳来协助进行位置估算。即便如此，当存在动态条件时，例如汽车经过或正在施工，效果常常会受到影响。

GPS 位置检测

MEMS角速率检测

Seekur系统使用的MEMS陀螺仪可直接测量Seekur关于垂直(或偏航)轴的旋转速率，该轴在Seekur导航参考坐标系内与地球表面垂直。用于计算相对驶向的数学关系式(式1)是固定周期内(t1至t2)角速率测量结果的简单积分。
 

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该方法的主要优势之一是连接至机器人机架的陀螺仪可测量车辆的实际运动，而无需依靠齿轮比、齿隙、轮胎几何形状或表面接触完整性。不过，驶向估算需要依靠传感器精度，而该精度取决于偏置误差、噪声、稳定性和灵敏度等关键参数。

固定偏置误差ωBE转换为驶向漂移速率，如式2所示：
 

偏置误差可分为两种：当前误差和条件相关误差。Seekur系统估算的是未运动时的当前偏置误差。这要求导航电脑能够识别未执行位置变化命令的状态，同时还要方便进行数据收集偏置估算和校正系数更新。该过程的精度取决于传感器噪声以及可用于收集数据并构建误差估算的时间。Allan方差曲线(见图5)可提供偏置精度与均值时间之间的简便关系。本例中，Seekur可将20秒内的平均偏置误差减小至0.01°/s以下，并可通过在约100秒的周期内求均值来优化估算结果。

图5：Allan方差曲线（对应器件为ADIS16265，它是一款与Seekur系统目前所用陀螺仪相似的iSensor MEMS器件）也有助于确定陀螺仪检测的最佳积分时间

Allan方差关系式还有助于深入了解最佳积分时间(τ=t2–t1)。该曲线上的最低点通常被确定为运行中偏置稳定度。通过设置积分时间T，使其等于与所用陀螺仪的Allan方差曲线上最低点相关的积分时间，可优化驶向估算结果。

包括偏置温度系数在内的条件相关误差会影响性能，因此可决定需要每隔多久停止一次机器人的运行，以更新其偏置校正。使用预校准的传感器有助于解决最常见的误差源，例如温度和电源变化。

例如，将ADIS16060改为预校准的ADIS16265可能会增加尺寸、价格和功率，但可以将相对于温度的稳定性提高18倍。对于2°C温度变化，ADIS16060的最大偏置为0.22°/s，而ADIS16265只有0.012°/s。

如以下关系式3所示，灵敏度误差源与实际驶向变化成正比：
 

商用MEMS传感器的额定灵敏度误差通常在±5%至±20%以上，因此需要进行校准以减小这些误差。例如ADIS16265和ADIS16135等预校准MEMS陀螺仪的额定误差小于±1%，在受控环境中甚至可以达到更高性能。