חיישנים אינרציאליים מאפשרים פעולה אוטונומית ברובוטים ניידים

מאת: מרק לוני, Analog Devices

מערכות רובוטיות קרקעיות חייבות לעיתים קרובות לטפל במשימות “המשעממות, המלוכלכות והמסוכנות”, לדברי סת אלן, מנהל פרויקטים בחברת Adept MobileRobots. במילים אחרות, בדרך כלל משתמשים במערכות רובוטיות למשימות שבהן מעורבות אנושית ישירה יקרה מדי, מסוכנת מדי או פשוט לא יעילה. במקרים רבים, היכולת של פלטפורמות רובוטיות לפעול באופן אוטונומי היא תכונה רבת ערך, על ידי שימוש במערכות ניווט לניטור ושליטה על התנועה שלהן כשהן נעות ממקום אחד לבא אחריו. דיוק בניהול מיקום ותנועה הוא גורם מפתח כדי לאפשר פעולה אוטונומית מועילה באמת, וגירוסקופי MEMS (מערכת מיקרו אלקטרו מכאנית) מספקים מנגנוני חישה ובקרה השימושיים מאוד במיטוב הביצועים של מערכות ניווט. המערכת הרובוטית ®Seekur, המוצגת באיור 1, היא דוגמה של מערכת אוטונומית המשתמשת בהתקני MEMS מתקדמים כדי לשפר את ביצועי הניווט.

סקירה כללית על ניווט רובוטים
תנועה של רובוט מתחילה בדרך כלל בבקשה לשינוי מיקום מהמעבד המרכזי שמנהל את התקדמות המשימה הכוללת של הרובוט. מערכת הניווט מתחילה לבצע בקשה לשינוי מיקום על ידי פיתוח תוכנית מסע או מסלול. תוכנית המסע מביאה בחשבון את הנתיבים הזמינים, המיקום של מכשולים ידועים, היכולות של הרובוט וכל יעד משימה אחר (לדוגמה, זמן השינוע יכול להיות קריטי בשביל רובוט שמעביר דגימות בבית חולים). תוכנית המסע מוזנת לבקר, שמפיק פרופילי הנעה וכיוון לבקרת הניווט. הפרופילים האלה גורמים לתנועה ולהתקדמות ביחס לתוכנית. התנועה בדרך כלל מנוטרת על ידי מספר מערכות חישה, שכל אחת מהן מפיקה אותות משוב. בקר המשוב אוסף ומתרגם אותם לתוכניות מסע מעודכנות ותנאים מעודכנים. איור 2 הוא תרשים בלוקים בסיסי של מערכת ניווט גנרית.
שלבי המפתח בפיתוח מערכת ניווט מתחילים בהבנה טובה של כל פונקציה, עם דגש מיוחד על המטרות והמגבלות התפעוליות שלה. לכל פונקציה יש בדרך כלל היבטים מוגדרים היטב וקלים לביצוע, אבל גם מגבלות מאתגרות שצריך לטפל בהן. במקרים מסוימים התהליך הזה יכול להיות איטרטיבי, כשזיהוי מגבלות והתמודדות איתן מאפשרים אפשרויות חדשות למיטוב. הדרך הטובה ביותר לתאר את התהליך הזה היא באמצעות דוגמה.

Seekur מתוצרת
Adept MobileRobots
הוא רובוט אוטונומי שמשתמש במערכת ניווט אינרציאלית (INS) הדומה למערכת המוצגת באיור 3. לרכב הזה יש מערכת הנעה (4×4 (4WD, עם בקרת היגוי ומהירות נפרדת לכל גלגל, המספקת את הגמישות להניע את הפלטפורמה בכל כיוון אופקי. ליכולת הזאת יש ערך רב בכלי רכב רובוטיים ביישומים מתפתחים כגון מערכות שינוע במחסנים, מערכות שמשנעות דגימות/אספקה בבתי חולים ומערכות העצמת כוח צבאיות.

בקרה ישירה
פקודות לגוף הרובוט, אותות השגיאה העיקריים, מייצגות את השוני בין תוכנית המסע שמספק מתכנן המסלול ועדכוני התקדמות המסע שמפיקה מערכת חישת המשוב. הן מוזנות למערכת הקינטיקה ההפוכה, שמתרגמת את פקודות גוף הרובוט לפרופילי היגוי ומהירות לכל גלגל בנפרד. הפרופילים האלה מחושבים תוך שימוש ביחסי ההיגוי של אקרמן*,  שמכלילים את קוטר הצמיג, שטח המגע של פני השטח, ריווח ותכונות גיאומטריות חשובות אחרות. העקרונות ויחסי ההיגוי של אקרמן מאפשרים לפלטפורמות הרובוטיות האלה ליצור פרופילי זוויות היגוי מחוברים באופן אלקטרוני הדומים למערכות ממסרת פס שיניים מכאניות שמשמשות במערכות היגוי של מכוניות רבות. ההכללה מרחוק של היחסים האלה, מבלי שהסרנים יצטרכו להיות מחוברים מכאנית, עוזרת להפחית את החיכוך ואת ההחלקה של הצמיג, מעניקה את היתרונות של הפחתת בלאי צמיגים ואיבוד אנרגיה, ומאפשרת תנועה שאינה אפשרית עם חיבורים מכאניים פשוטים.
*נרשמו כפטנט על ידי רודולף אקרמן בשנת 1817(!)

מערכת ההנעה וההיגוי של הגלגלים
לכל גלגל יש גל הינע שמוצמד מכאנית למנוע המניע שלו דרך תיבת הילוכים, ודרך תיבת הילוכים אחרת למקודד אופטי, שהוא קלט למערכת המשוב של האודומטריה. גל ההיגוי מצמיד את הסרן למנוע סרוו אחר, שקובע את זווית ההיגוי של הגלגל. גל ההיגוי גם נצמד דרך תיבת הילוכים למקודד אופטי שני, שמספק קלט אחר למערכת המשוב של האודומטריה.

החישה והבקרה של המשוב
מערכת הניווט משתמשת במסנן קלמן מורחב כדי לאמוד את מיקומו (pose) של הרובוט על המפה על ידי שילוב נתונים מכמה חיישנים. נתוני האודומטריה ב-Seekur מתקבלים ממקודדי ההנעה וההיגוי של הגלגלים, שמספקים את ההעתקה, וג’ירוסקוף MEMS, שמספק את הסיבוב.

אודומטריה
מערכת המשוב של האודומטריה אומדת את המיקום של הרובוט, כיוון התנועה והמהירות באמצעות מדידות מקודד אופטי של הסיבוב של גל ההינע וההיגוי. במקודדים אופטיים, דיסק חוסם מקור אור פנימי או מאפשר לו להאיר על חיישן אור דרך אלפי פתחים קטנים. כשהדיסק מסתובב, הוא יוצר סידרה של פולסים חשמליים שבדרך כלל מוזנים למעגל מונה. מספר הספירות לסיבוב שווה למספר החריצים בדיסק, שמאפשר לחשב את מספר הסיבובים (כולל שברים) מספירת הפולסים של מעגל המונה. איור  4  מספק ייחוס גרפי ויחס לתרגום ספירת הסיבובים של גל ההינע לשינויים בתזוזה הקווית (מיקום).
מדידות המקודדים של גל ההינע וגל ההיגוי מכל הגלגלים משולבות במעבד הקינמטיקה הישירה, תוך שימוש בנוסחאות ההיגוי של אקרמן, שמפיקות מדידות של כיוון תנועה, קצב סיבוב, מיקום ומהירות קווית.
היתרון של מערכת המדידה הזאת הוא שפונקציית החישה שלה מוצמדת ישירות למערכות בקרת ההינע וההיגוי, כך שמצבם המדויק ידוע. אולם, הדיוק מבחינת המהירות והכיוון האמיתיים של הרכב מוגבל אם לא זמין ייחוס למערכת קואורדינטות של העולם האמיתי. המגבלות העיקריות, או המקורות של השגיאות, נמצאים בעקביות של הגיאומטריה של הצמיג (הדיוק והשונות של D באיור 4) ונתקים במגע בין הצמיג ופני הקרקע. הגיאומטריה של הצמיג תלויה באחיזות של התעלות, לחץ האוויר, הטמפרטורה והמשקל – כולם תנאים שיכולים להשתנות במהלך השימוש הרגיל של הרובוט. ההחלקה של הצמיג תלויה ברדיוסי הסיבוב, המהירות ואחיזות פני השטח.

החישה של המיקום
מערת Seekur משתמשת בחיישני טווח שונים. ליישום בתוך מבנים, היא משתמשת בסורק לייזר 270° כדי לבנות מפה של סביבתה. מערכת הלייזר מודדת את הצורה של העצמים, הגודל והמרחק ממקור הלייזר באמצעות דגימת האנרגיה החוזרת וזמני חזרה של אותות. כשהיא במצב מיפוי, היא מאפיינת את שטח העבודה שלה על ידי שילוב של תוצאות סריקה ממיקומים שונים רבים בשטח העבודה (איור 5). מזה מופקת מפה של המיקום, הגודל והצורה של האובייקטים, המשמשת כייחוס לסריקות בזמן הפעולה. כשמשתמשים בה יחד עם המידע מהמיפוי, פונקציית סורק הלייזר מספקת מידע מיקום מדויק. אם משתמשים בה לבד, יהיו לה מגבלות הכוללות את זמן העצירה בשביל הסריקות ואי יכולת להתמודד עם סביבה משתנה. בסביבה של מחסן אנשים, מלגזות, עגלות משטחים ועצמים רבים אחרים משנים מיקום לעיתים תכופות, וזה יכול פוטנציאלית להשפיע על המהירות ליעד, ועל הדיוק בהגעה ליעד הנכון.

חישה של הקצב הזוויתי באמצעות MEMS

הג’ירוסקוף בטכנולוגיית MEMS שבו משתמשת מערכת Seekur מספק מדידה ישירה של קצב הסבסוב של Seekur – סיבוב סביב הציר האנכי, שהוא ניצב לפני הקרקע במערכת הייחוס הניווטית של Seekur. היחס המתמטי לחישוב כיוון תנועה יחסי הוא אינטגרציה פשוטה של מדידת הקצב הזוויתי על פני פרק זמן קבוע (t1 עד t2).

אחד היתרונות החשובים של הגישה הזאת הוא שהג’ירוסקוף, המחובר למסגרת של הרובוט, מודד את התנועה האמיתית של הרכב מבלי להסתמך על יחסי תמסורת, דרגות חופש, גיאומטריה של הצמיגים או השלמות של המגע עם פני השטח. אולם, אומדן כיוון התנועה כן מסתמך על דייקנות של חיישנים, שהיא פונקציה של הפרמטרים החשובים הבאים: שגיאת הטיה, רעש, יציבות ורגישות. שגיאת הטיה קבועה מתבטאת בקצב הסחיפה של כיוון התנועה, כפי שמראה היחס הבא שכולל את שגיאת ההטיה, ωBE:

את שגיאת ההטיה אפשר לחלק לשתי קטגוריות: נוכחית ותלויה בתנאים. מערכת Seekur אומדת את שגיאת ההטיה הנוכחית כשהיא לא בתנועה. זה מחייב את מחשב הניווט לזהות מתי לא מבוצעות פקודות לשינוי מיקום ולבצע אומדן הטיה מאיסוף נתונים ועדכון מקדמי תיקון. הדיוק של התהליך הזה תלוי ברעש של החיישנים ופרק הזמן שזמין לאיסוף נתונים ויצירת אומדן שגיאות. עקומת השונות של אלן מספקת קשר נוח בין הדיוק של ההטיה ומיצוע הזמן, כפי שמראה איור 7, שלוכד את היחס ב-ADIS16265 – התקן MEMS של iSensor® הדומה לג’ירוסקוף שבשימוש כעת במערכת Seekur. במקרה זה, Seekur יכול להפחית את טעות ההטיה לפחות מ-0.01° לשנייה, במיצוע של 20 שניות, ויכול למטב את האומדן על ידי מיצוע של בערך 100 שניות.
יחס השונות של אלן מציע גם תובנות על זמן האינטגרציה המיטבי (τ = t2 – t1). נקודת המינימום על העקומה הזאת מזוהה בדרך כלל כיציבות ההטיה בזמן הפעולה. אומדני כיוון התנועה ממוטבים על ידי הצבת זמן אינטגרציה, τ, השווה לזמן האינטגרציה המשויך לנקודת המינימום על עקומת שונות האלן של הגירוסקופ שבו משתמשים.
בגלל שהן משפיעות על הביצועים, שגיאות שתלויות בתנאים, כגון מקדם טמפרטורת הטיה, יכולות לקבוע את התכיפות שבה הרובוט חייב לעצור כדי לעדכן את תיקון ההטיה שלו. שימוש בחיישנים מכוילים מראש יכול לעזור לתת מענה למקורות של השגיאות הנפוצות ביותר, כגון שינויים בטמפרטורה ובספק הכוח. לדוגמה, שינוי מ-ADIS16060 ל-ADIS16265 המכויל מראש עשוי להגדיל את הגודל, המחיר וההספק, אבל מציע יציבות טובה פי 18 לגבי הטמפרטורה. עבור שינוי של 2°C בטמפרטורה, ההטיה המכסימלית של 0.22° לשנייה עם ADIS16060 מופחתת ל-0.012° בשנייה עם ADIS16265.

המקור של שגיאת הרגישות פרופורציונלי לשינוי האמיתי בכיוון התנועה, כפי שמראה היחס הבא:

חיישני MEMS מסחריים לעיתים תכופות מספקים מפרטי שגיאות רגישות שנעים בין ±5% ו ±20%, כך שהם יצטרכו כיול כדי למזער את השגיאות האלה. גירוסקופי MEMS מכוילים מראש, כגון ADIS16265 ו-ADIS16135, מספקים מפרטים של פחות מ-±1% – עם ביצועים טובים אפילו יותר בסביבות מבוקרות.

דוגמאות של יישומים:
שינוע מלאי במחסן
באוטומציה של מחסנים משתמשים כיום במלגזות ומערכות מסועים כדי לשנע חומרים לשם ארגון מלאי ומילוי דרישות. המלגזות מצריכות בקרה אנושית ישירה, ומערכת המסועים מצריכה טיפול תחזוקה סדיר. כדי למקסם את ערך המחסן, מחסנים רבים עוברים שינוי תצורה, תהליך שמאפשר הכנסת פלטפורמות רובוטיות אוטונומיות. במקום בנייה מחדש משמעותית כדי לשנות מלגזות ומערכות מסועים, צי של רובוטים מצריך רק שינויי תוכנה ואימון מחדש של מערכת הניווט של הרובוט למשימתה החדשה.
דרישת המפתח בביצועים של מערכת שינוע במחסן היא היכולת של הרובוט לשמור על דגם תנועה עקבי ולתמרן באופן בטוח בסביבה דינמית, שבה המכשולים נעים ואין להתפשר על הבטיחות של בני האדם. כדי להדגים את הערך של משוב באמצעות גירוסקופי MEMS ב-Seekur ביישום מסוג זה, Adept MobileRobots ערכה ניסוי כדי למצוא באיזה מידה Seekur ישמור על נתיב חוזר, עם (איור 8) ובלי (איור 9) משוב באמצעות גירוסקופי MEMS. חשוב לציין שהניסוי הזה בוצע ללא GPS או תיקון באמצעות סריקת לייזר – כדי לחקור את ההשפעה של משוב באמצעות גירוסקופי MEMS.
קל לראות את ההבדל בשמירה על הדיוק של המסלול כשמשווים את עקבות המסלול באיור 8 ובאיור 9. חשוב לציין שהניסויים האלה בוצעו בטכנולוגיית MEMS מדור מוקדם שתמכה ביציבות של ~0.02° לשנייה. הגירוסקופים של היום מאפשרים שיפור של פי 2 עד פי 4 בביצועים באותן רמות מחיר, גודל והספק. היות שהמגמה הזאת נמשכת, היכולת לשמור על ניווט מדויק בנתיבים חוזרים תמשיך להשתפר, תפתח עוד שווקים ותאפשר יישומים נוספים, כגון שינוע דגימות ואספקה בבתי חולים.

שיירות אספקה
היוזמות הנוכחיות של DARPA ממשיכות להצריך עוד טכנולוגיות רובוטיות לסיוע בהגדלת סד”כ הכוחות. שיירות אספקה הן דוגמא ליישום מסוג זה, שבו שיירות צבאיות חשופות לאיומים של האויב כשהן צריכות לנוע במסלולים איטיים וצפויים. ניווט מדויק מאפשר לרובוטים, כמו Seekur, ליטול יותר אחריות בשיירות אספקה ולהפחית את החשיפה של בני אדם לאיומים לאורך הנתיב. אחד ממדדי הביצועים החשובים, שבו משוב באמצעות גירוסקופי MEMS מועיל במיוחד, הוא בהתמודדות עם מצבים של אי זמינות GPS. במאמצי הניווט של Seekur לאחרונה, המכוונים לסביבה הזאת, משתמשים ביחידות מדידה אינרציאליות  בטכנולוגיית MEMS  בגלל הדיוק הטוב יותר שלהן ויכולתן להכליל יתרונות אינטגרציה עתידיים – לניהול פני הקרקע ותחומים פונקציונליים אחרים.
כדי לבדוק באיזה מידה המערכת מאתרת מיקום – עם ובלי IMU – שגיאת הנתיב בחוץ נרשמה ונותחה. איור 10 מראה השוואה של השגיאות – ביחס לנתיב האמיתי – עם האודומטריה בלבד, ועם האודומטריה ו-IMU משולבים במסנן קלמן. הדיוק של המיקום היה טוב יותר בקרוב לפי 15 במקרה האחרון.

סיכום
מפתחי פלטפורמות רובוטיות מוצאים שהטכנולוגיות של גירוסקופי MEMS מספקות שיטות משתלמות לשיפור אומדן הכיוון והדיוק הכולל במערכות הניווט שלהם. הזמינות של התקנים מכוילים מראש ומוכנים למערכת מאפשרת אינטגרציה פונקציונלית פשוטה, שמובילה להצלחה מוקדמת בתהליך הפיתוח ומאפשרת למהנדסים להתרכז במיטוב המערכת. כשטכנולוגיות MEMS ימשיכו לשפר את מפרטי הרעש, היציבות והדיוק של גירוסקופים, הן ימשיכו לאפשר רמות גבוהות יותר של דיוק ושליטה, שימשיכו כנראה לפתוח שווקים חדשים לפלטפורמות רובוטיות אוטונומיות. פיתוח הדור הבא של מערכות כמו Seekur יוכל לעבור מגירוסקופים לחיישני IMU MEMS משולבים עם 6 דרגות חופש (6DoF). הגישה המתמקדת בסבסוב היא אמנם שימושית, אבל העולם אינו שטוח. יישומים רבים אחרים, קיימים ועתידיים, יכולים להכליל IMU MEMS לניהול פני הקרקע ולעידון נוסף של הדיוק, עם שלושה גירוסקופים המאפשרים משוב ותיקון מלאים של השיוור.

תודות
Analog Devices רוצה להודות לסת אלן, ג’ורג’ פול וכל הצוות בחברת Adept MobileRobots על תרומתם למאמר זה.
פורסם במקור ב-”Analog Dialog” כרך 44.
הכתבה תורגמה ונמסרה לפרסום מחדש באישור חברת “Analog Devices” ובאדיבות חברת פיניקס טכנולוגיות בע”מ.

המחבר
מרק לוני הוא מהנדס יישומי iSensor בחברת Analog Devices בגרינסבורו, צפון קרוליינה. מאז שהחל לעבוד ב-ADI ב-1998, הוא צבר ניסיון בעיבוד אותות של חיישנים, ממירי אנלוגי לדיגיטלי מהירים, והמרת זרם חשמל ישר לזרם חילופין. יש לו תוארי (BS (1994 ו-MS  בהנדסת חשמל מהאוניברסיטה של נבדה ברינו, והוא פרסם מספר מאמרים. לפני עבודתו ב-ADI הוא עזר בהקמת IMATS, חברה לאלקטרוניקה של רכב ופתרונות תחבורה, ועבד כמהנדס תכנון בחברת Interpoint Corporation.