面向室内自主无人机和机器人的快速、低延迟 IPS / RTLS，采用超声波 + IMU 传感器融合

内容概要

  • 80 Hz 位置更新率 （在相同硬件上，未来的新软件版本可能会更高）
  • 12-20毫秒 延迟（取决于移动物体的运动类型和设置）
  • 3D 跟踪。同样支持 1D 和 2D 跟踪(当然啦 :-))
  • 尤其适合自主无人机和其他噪声较大的物体
  • 本文重点介绍 NIA 和 MF NIA。适用于 IA 的超声波 + IMU 传感器融合已于几个月前发布
  • 仅用单个信标即可获得朝向。同时也支持用于位置 + 朝向的成对信标（Paired Beacons）配置
  • 在临时非视距环境下，跟踪的鲁棒性显著提高
  • 软件包中包含全新的 Marvelmind Dashboard 3D，便于进行 3D 可视化（目前仅支持播放器模式）
  • 该功能由 MMSW0021：实时超声波 + IMU 传感器融合 许可证启用（IA 和 NIA 均适用）
  • 该功能已全面商用。立即下载并开始使用

最小配置

带有 IMU 传感器融合的 NIA 室内定位系统由几个关键部分组成：

  • 移动信标，安装在移动物体上，例如无人机
  • 固定信标需环绕布置，以提供覆盖范围：请观看上方的视频了解大致情况，并查阅布置手册（Placement Manual）中的建议
  • 调制解调器：用于控制所有设备。在 NIA 中，位置不再由它计算，而是由移动信标完成。这是从现在起的一项新变化
  • RHU：用于在调制解调器一侧接收高速 IMU 数据。此外，它还会进行多层后处理，从而进一步提高跟踪的鲁棒性和质量。它算是个相对较新的成员，但一直是分体式调制解调器架构（Split-Modem Architecture）的关键部件；如果您希望在调制解调器一侧获得低延迟的 IMU 传感器融合数据，这种架构将成为主流。如果您在移动信标一侧使用数据，则不需要 RHU

因此，要享受高速、低延迟的跟踪，推荐的最小配置如下：

仅支持名称中带有 -4 或更高版本号的较新信标

目前支持的移动信标有：

如果您现在购买硬件，可以请经销商确认并发货 -4 版本。我们的仓库中只剩下 -4 版本，但在现场仍能找到大量 -1、-2、-3 版本。

这些以及其他移动信标的更新硬件版本，很可能支持 MMSW0021：实时超声波 + IMU 传感器融合。

为避免疑惑：

  • Super-Beacons、Super-Beacons-2、Super-Beacons-3、Industrial Super-Beacons-2 和 -3、Industrial-RX-2 和 -3 以及其他较早的设备，作为移动设备时不支持 MMSW0021：实时超声波 + IMU 传感器融合
  • 不过，作为固定信标则没有任何限制，它们可以轻松用作固定信标，前提是它们在 IA 中能够作为固定信标工作。例如，Industrial-RX 在 IA 中不能作为固定信标，因为它根本没有换能器，无法发射超声波。这与本功能无关，但不能忘记架构的基本要求。即使是非常早期的 Beacons HW v4.9 也可以用作固定信标

子地图（Submaps）、超级地图（super-maps）、MF NIA、PixHawk、DJI以及系统通常支持的所有其他功能，NIA IMU 传感器融合同样支持。IMU 传感器融合是叠加在现有各层之上的附加功能。

传感器融合是机器人领域的圣杯

通过传感器融合，您可以兼得两者之长：

  • 超声波可提供高精度定位且没有位置漂移，但即使是短暂的遮挡或噪声也可能导致位置跳变
  • IMU 具有极高的角分辨率，不会出现位置跳变，但存在漂移

要正确融合这两种数据源，在技术上极具挑战性，还需要对移动物体做出一些假设，但能获得仅用超声波或仅用 IMU 的系统无法实现的结果：很高的位置更新率、低延迟、对遮挡更强的鲁棒性以及更高的精度。可以说，这是名副其实的两全其美。

传感器融合是一棵技术树，而不是包打天下的单一方案

正如上一篇文章中所讨论的，IMU 传感器融合有多个分支。简而言之：

  1. 面向 NIA 的 IMU 传感器融合：非常适合无人机等噪声较大的物体
  2. 面向 IA 的 IMU 传感器融合：适用于移动信标接收超声波的场景，例如人员跟踪，或集群中的无人机/机器人
  3. IMU 传感器融合后处理：当您需要理想的整体跟踪效果时非常合适，因为此时已拥有完整的数据视图，而延迟并不关键，例如用于体育或轨迹分析
  4. 面向朝向的 IMU 传感器融合：成对信标配置
  5. 外推（Extrapolation）：严格来说，它不属于传感器融合，但对于路径可预测的场景，它是理想的方案

低延迟、高速、更强的鲁棒性、仅用单个信标即可获得朝向，以及其他优势

在介绍面向 IA 的 IMU 传感器融合的文章中，我们重点强调了 IMU 传感器融合所带来的位置数据低延迟，以及如何测量它。因此，您可以在该文章中看到多张冲击曲线图，以及关于我们如何测量从机械冲击到 IMU 积分、再到位置处理与计算这一整个过程的延迟的说明。

随着全新的面向 NIA 的 IMU 传感器融合软件的发布，以及后续开发中面向 IA 和 NIA 的 IMU 传感器融合将在一次重大软件发布中合并，我们更强调 IMU 传感器融合方法的整体优势，而不仅仅是位置数据的低延迟：

  • 高更新率：80 Hz，未来还会更高。这足以满足绝大多数实际工业应用
  • 低延迟：12-20毫秒。实际中很难测量，且取决于设置、地图和物体的运动历史，即它具有自适应性。但关键在于，这同样足以满足绝大多数实际应用。毕竟我们从事的是工业自动化业务
  • 更高的精度，尤其是在静止状态下
  • 对短时遮挡、声学噪声及其他不利因素的鲁棒性显著提高，并借助分层方法改善了跟踪质量
  • 单个移动信标现在即可给出朝向/姿态。这是动态的：您需要沿任意方向移动约 50厘米。系统会确定位置并对其进行高精度测量，即使在静止状态下也会一直保持，直到您关闭系统

总而言之，IMU 传感器融合确实是整个机器人领域的圣杯，也是其子集室内定位领域的圣杯，并带来多重好处。

精度提升

IMU 传感器融合通过结合更多数据并消除部分跳变来提高精度。

IMU 传感器融合对静止条件下的精度尤其有益。而在动态条件下，IMU 传感器融合可能会增大误差的摆动幅度，但结果完全取决于设置、条件和运动类型。对物体了解得越多，就越能进一步优化设置和性能。

单个移动信标现在同样可以给出朝向

我们过去需要成对信标（Paired Beacons）配置才能获知朝向。

现在，我们建议使用单个移动信标飞行，成对信标配置仍可作为一种选择。

单个移动信标：

  • 轻量化方案：无需第二个信标、框架、基线距离，也无需在移动信标之间连接两根线
  • 需要沿任意方向移动约 50厘米来确定朝向，之后会将其锁定
  • 即使在静止状态下也会保持并记住朝向，直到您关闭系统
  • 对于 DJI Mini 或更小的无人机，基本上只能选择这一方案

成对信标（Paired Beacons）：

  • 即使在静止状态下也能提供朝向，无需先飞行来确定朝向
  • 特别适合较大型的无人机：信标的重量不是关键因素，且基线足够长

延伸阅读：

更强的鲁棒性和更好的跟踪质量

我们采用分层的跟踪方法：

  1. 超声波跟踪：这是经典方式，您可以在我们的 Dashboard 2D 中看到蓝色圆点
  2. 基于超声波和 IMU 数据，我们生成传感器融合数据。它已经带来了低延迟和高更新率的全部优势。该数据可在移动信标（hedgehog）一侧获得，但在调制解调器一侧尚不可用。因此，完全自主的 PixHawk 无人机可以使用它，而“大脑”位于无人机之外的大疆无人机则无法使用
  3. 相对低速（约 8 Hz）的数据照常传输到调制解调器，而高速（80 Hz）的 IMU 融合数据则传输到 RHU。您可以在视频中看到非常快速的蓝色尾迹点，那就是 IMU 融合数据
  4. RHU 不仅接收数据，还会在 IMU 层以及超声波层上对其进行大量处理（超声波层使用的是更丰富的数据）。处理共分为若干层，而最后的某一层是“黄金层”，它会从所有层中选出置信度最高的信息。因此，作为用户，您既可以获得延迟仅 12-20 ms 的高速 IMU 数据，也可以在约 200-300 ms 之后获得经过更充分验证的黄金数据。结果是，跟踪的鲁棒性显著提高。即使在条件不太理想，或存在部分/临时遮挡的情况下，您也能直观地看到跟踪结果更干净、更连贯。

与用户设备的连接，以及避免额外延迟的方法

由于功能 MMSW0021：实时超声波 + IMU 传感器融合 的最大亮点之一是位置数据的低延迟，因此务必清楚地了解如何获取位置数据，避免因接口或操作系统而引入额外延迟。

新版本目前支持以下方式：

  • 通过移动信标（也称 hedge 或 hedgehog）的常规 UART，使用 Super-Beacon 的 4×4 引脚或 Industrial 系列信标 7 针数据连接器内的引脚，是获取低延迟位置数据推荐且简便的方式，不会产生明显的额外延迟
  • 通过移动信标的 USB（额外延迟约 1毫秒，外加 USB 驱动延迟（取决于操作系统））。主要的顾虑是操作系统延迟及其抖动不可预测。额外延迟难以评估，从几乎察觉不到到相当可观都有可能。由于操作系统不可控的延迟而造成的潜在延迟抖动是另一个顾虑。不过在实际中，这些顾虑可能被夸大了，此时这种连接方式使用的是 USB，甚至比 UART 接线（见上文）更简单
  • 通过 RHU 的 USB/UART。实际上，我们采用的是分体式调制解调器架构（Split Modem Architecture）。当您希望在调制解调器一侧（而非移动信标一侧）获得低延迟数据时，这是推荐的方式，例如以高位置更新率和低延迟跟踪某个物体，或飞行大疆无人机，因为在该系统中“大脑”是外置的，不在无人机上

还有其他一些理论上可行、但实际并不推荐的位置数据获取方式：

  • 通过 Dashboard 的 UDP，移动信标经 USB 连接（额外延迟约 1毫秒，外加 USB 驱动延迟，再加 UDP 传输延迟（通常为 3…50毫秒，取决于您的网络））
  • 通过 Dashboard 的 REST 或 MQTT，主移动信标经 USB 连接（额外延迟约 1毫秒，外加 USB 驱动延迟，再加 REST/MQTT 传输延迟）。总的额外延迟同样难以评估，但该方式也受支持
  • 通过 Dashboard 的 UDP/REST/MQTT/日志，Modem HW v5.1 加载分体式调制解调器架构（Split Modem Architecture）中的专用固件（额外延迟与移动信标连接到 Dashboard 时相同，再加经 500 kbps 无线电传输的约 1毫秒）
  • 通过 Dashboard 中的日志文件，主移动信标经 USB 连接（用于后处理，延迟不适用）

不断演进的传感器融合，实现精确、快速、低延迟的室内跟踪

NIA 和 IMU 传感器融合现已全面推出，您今天就可以订购、下载并使用：

不过，它的演进永不停止。融合更多数据，巧妙地结合数据，并以更高的速度、更低的延迟和更强的鲁棒性提供跟踪，这是一种永远立于不败之地的方法。

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