我是靠谱客的博主 听话冷风,最近开发中收集的这篇文章主要介绍「 机器人学 」“IMU惯性传感器”讲解,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

一、前言

        惯性传感器(IMU)能够测量传感器本体的角速度和加速度,被认为与相机传感器具有明显的互补性,而且十分有潜力在融合之后得到更完善的SLAM系统。


二、IMU工作特点

        IMU虽然可以测得角速度和加速度,在这些数据存在明显的漂移,使得积分二次得到的位姿数据非常不靠谱。好比说,我们将IMU放在桌子上不动,用它的读数积分得到的位子也会漂出十万八千里。但是,对于短时间内的快速移动,IMU能够提供一些较好的估计。这正是相机的软点。

        当运动过快时,(卷帘快门的)相机会出现运动模糊,或者两帧之间重叠区域太少以至于无法进行特征匹配,所以纯视觉SLAM非常害怕快速的运动。

        相比于IMU,相机数据基本不会出现漂移。所以相机数据可以有效地估计并修正IMU读数中的漂移,使得在慢速运动后的位姿估计仍然有效。

        当图像发生变化时,本质上我们没法知道是相机自身发生了运动,还是外界条件发生了变化,所以纯视觉SLAM难以处理动态的障碍物。而IMU能够感受到自己的运动信息,从某种程度上减轻动态物体的影响。


三、IMU直接测得变量:

        a_{k}^{I}varepsilon R^{3} : the raw, instantaneous IMU acceleration (x,y,z);

        w_{k}^{I}varepsilon R^{3}: the raw, instantaneous IMU angular rate (roll,pitch,yaw);

什么是 "roll, pitch, yaw"?,请跳转至小白另一篇博客:

「机器人」“姿态角 roll、yaw、pitch”讲解_Robot_Starscream的博客-CSDN博客_机器人姿态角

最后

以上就是听话冷风为你收集整理的「 机器人学 」“IMU惯性传感器”讲解的全部内容,希望文章能够帮你解决「 机器人学 」“IMU惯性传感器”讲解所遇到的程序开发问题。

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