弗劳恩霍夫研究所
弗劳恩霍夫 IOSB 和SBG Systems 合作项目
"自主大型机器人即将彻底改变建筑行业，改变效率和创新"。| SBG Systems
德国著名研究机构弗劳恩霍夫是众多科学领域的创新先锋。
弗劳恩霍夫是德国著名的研究机构，一直是众多科学领域的创新先锋。在其由 76 个研究所组成的庞大网络中，弗劳恩霍夫光电、系统技术和图像开发研究所（IOSB）因其在自主移动机器人系统方面的开创性工作而脱颖而出。
本案例研究探讨了弗劳恩霍夫 IOSB 与SBG Systems 之间的合作，重点是将我们的惯性传感器集成到自主工程车辆中。
重塑建筑技术
弗劳恩霍夫 IOSB 自主机器人系统研究小组专门从事自主建筑车辆的开发，从用于非结构化环境的挖掘机，到拉着倾卸卡车将泥土运离建筑工地的乌尼莫克（Unimogs），无所不包。它们利用传感器提供的数据来确定如何在环境中移动。
引以为豪的合作
要实现工程车辆真正的自动驾驶，准确可靠的传感器至关重要。这些传感器必须为环境感知、制图和导航提供实时数据。
Fraunhofer IOSB 需要一家能够提供高性能惯性传感器的供应商，以增强其自主工程车辆的能力。
我们很荣幸能与以创新著称的 Fraunhofer 研究所合作。Fraunhofer IOSB 已在多个平台上使用了我们的多款产品。
实施
一个值得注意的应用是将我们的Ekinox 惯性传感器集成到能够清除土壤的自动挖掘机中。
Ekinox
这些数据与弗劳恩霍夫研究人员开发的先进算法相结合，实现了精确的感知、绘图和导航。
成果
- 自主挖掘/自主清除土壤：配备SBG Systems'Ekinox Micro 的挖掘机在执行土壤清理任务时实现了高度自主。惯性传感器的准确性和可靠性有助于提高车辆在非结构化环境中独立运行的能力。
- 打捞桶：自动挖掘机通过将其能力扩展到打捞桶来展示其多功能性。它能够在其作业区域内执行各种任务。
- 乌尼莫克作业：弗劳恩霍夫 IOSB 目前正在将乌尼莫克改装成机器人，拖着倾卸拖车将泥土运离建筑工地。SBG Systems惯性传感器为自控管道提供动力，有望提高作业效率和安全性。
三言两语
弗劳恩霍夫 IOSB 和SBG Systems' 的合作展示了先进的传感器技术和创新研究如何实现重大进步。
将先进的 IMU 集成到自动驾驶工程车辆中，不仅提高了机器目前的性能，还为自动驾驶机器人技术令人兴奋的未来变革打开了大门。
弗劳恩霍夫 IOSB 和SBG Systems 合作推动自动驾驶技术的发展。
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什么是有效载荷？
有效载荷是指飞行器（无人机、船只......）为实现基本功能之外的预期目的而携带的任何设备、装置或材料。有效载荷与飞行器运行所需的部件（如电机、电池和框架）是分开的。
有效载荷示例
- 摄像机：高分辨率摄像机、热像仪
- 传感器激光雷达、高光谱传感器、化学传感器
- 通讯设备：无线电、信号中继器...
- 科学仪器：气象传感器、空气采样器...
- 其他专用设备
什么是全球导航卫星系统后处理？
全球导航卫星系统后处理，或称 PPK，是一种在数据采集活动之后对全球导航卫星系统接收器上记录的原始全球导航卫星系统数据测量进行处理的方法。这些数据可与其他来源的全球导航卫星系统测量数据相结合，为该全球导航卫星系统接收器提供最完整、最准确的运动轨迹，即使在最具挑战性的环境中也是如此。
这些其他来源可以是数据采集项目所在地或附近的本地 GNSS 基站，也可以是通常由政府机构和/或商业 CORS 网络提供商提供的现有连续运行基准站（CORS）。
后处理运动学（PPK）软件可利用免费提供的全球导航卫星系统卫星轨道和时钟信息，帮助进一步提高精确度。PPK 允许在绝对全球坐标参考框架基准中精确确定本地全球导航卫星系统基站的位置。
PPK 软件还可支持不同坐标参考框架之间的复杂变换，为工程项目提供支持。
换句话说，它提供了修正的途径，提高了项目的准确性，甚至可以在制图学 或任务完成后的安装过程中修复数据丢失或错误。
什么是全球导航卫星系统（GNSS）与全球定位系统（GPS）？
GNSS 代表全球导航卫星系统，GPS 代表全球定位系统。这些术语经常互换使用，但它们指的是卫星导航系统中的不同概念。
全球导航卫星系统是所有卫星导航系统的统称，而全球定位系统则特指美国的系统。它包括多个系统，提供更全面的全球覆盖，而 GPS 只是其中之一。
全球导航卫星系统通过整合来自多个系统的数据，提高了精确度和可靠性，而全球定位系统本身可能会受到卫星可用性和环境条件的限制。
全球导航卫星系统是指包括全球定位系统和其他系统在内的更广泛的卫星导航系统类别，而全球定位系统则是美国开发的一种特定的全球导航卫星系统。
INS 是否接受外部辅助传感器的输入？
本公司的惯性导航系统接受来自外部辅助传感器的输入，如空气数据传感器、磁力计、速度计、DVL 等。
这种集成使INS 具有高度的通用性和可靠性，尤其是在缺乏全球导航卫星系统的环境中。
这些外部传感器通过提供补充数据，提高了INS 的整体性能和准确性。
IMU 和INS 有什么区别？
惯性测量单元 (IMU) 和惯性导航系统 (INS) 的区别在于其功能和复杂程度。
IMU （惯性测量单元）提供由加速度计和陀螺仪测量的车辆线性加速度和角速度的原始数据。它提供滚动、俯仰、偏航和运动信息，但不计算位置或导航数据。IMU 专门用于传递有关运动和方向的基本数据，供外部处理以确定位置或速度。
另一方面，INS （惯性导航系统）将IMU 数据与先进的算法相结合，计算出车辆在一段时间内的位置、速度和方向。它采用卡尔曼滤波等导航算法进行传感器融合和整合。INS 可提供实时导航数据，包括位置、速度和方向，而无需依赖全球导航卫星系统等外部定位系统。
这种导航系统通常用于需要全面导航解决方案的应用，特别是在不使用全球导航卫星系统的环境中，如军用无人机、舰船和潜艇。
