System sterowania bezwładnościowego z zastosowaniem układu nawigacji inercyjnej IMU

• Autorzy: Rychlik Piotr

Identyfikatory

DOI

10.15199/148.2020.12.4

Warianty tytułu

EN

Inertial control system based on microelectromechanical inertial measurement unit

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono opracowany głównie na potrzeby robotyki mobilnej system sterowania bezwładnościowego, który opiera się na pomiarach sił w postaci przyspieszeń i prędkości obrotowych działających na mikroukład. Opisano ideę konwersji danych pomiarowych na sygnały sterowania, poprawiając ich dokładność przy wykorzystaniu filtru komplementarnego lub Kalmana.

EN

The paper presents inertial control system meant mainly for mobile robotics. System uses accelerations and angular speeds measured by inertial measurement unit in order to convert them to control signals. Idea behind conversion is described, and the way to improve measurements by implementing either complementary or Kalman filter.

Słowa kluczowe

PL

IMU; MEMS; sterowanie; robotyka; system inercyjny

EN

IMU; MEMS; control system; robotics; inertial system

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT ; Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Mechanizacji Budownictwa i Górnictwa Skalnego
• Czasopismo: Przegląd Mechaniczny
• Rocznik: 2020
• Tom: nr 12
• Strony: 33--37
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Rychlik Piotr

• Wojskowa Akademia Techniczna ul. gen. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

Bibliografia

• [1] Euston M., P. Coote, R. Mahony, J. Kim, T. Hamel. 2008. A complementary filter for attitude Estimation of a fixed-wing UAV. 2008 IEEE/ RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems.
• [2] Rychlik P. 2018. Projekt koncepcyjny mobilnego robota holonomicznego z bezprzewodowym inercyjnym systemem sterowania. Warszawa: Wojskowa Akademia Techniczna.
• [3] Rychlik P. 2017. Projekt robota holonomicznego, Warszawa: Wojskowa Akademia Techniczna.
• [4] Kok M., J.D. Hol, T.B. Schon. 2017. Using Inertial Sensors for Position and Orientation Estimation.
• [5] https://appinventor.mit.edu (2020)
• [6] https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter (2020)
• [7] http://tom.pycke.be/mav/71/kalman-filtering-of-imu-data (2020)
• [8] Tang L., S.C. Mukhopadhyay. 2015. “MEMS based IMU for tilting measurement: Comparison of complementary and Kalman filter based data fusion”. Proceedings of the 2015 10th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA 2015).
• [9] Higgins, W.T. Jr. 1975. “A Comparison of Complementary and Kalman Filtering”. IEEE Transactions On Aerospace And Electronic Systems AES-1 1(3): 321 – 325.
• [10] Foxlin E. 1996. “Inertial Head-Tracker Sensor Fusion by a Complementary Separate-Bias Kalman Filter”. In Proceedings of the IEEE 1996 Virtual Reality Annual International Symposium (pp. 185 – 194). IEEE.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).