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IMcoders 项目旨在为机器人社区提供易于安装，便宜且可靠的设备，能够替代现有系统中的车轮编码器，或者为轮式机器人生成精确的测距数据而无需先前的测距支持。
介绍
自主导航是一个趋势主题，该领域要解决的主要问题之一是机器人在其环境中的定位和跟踪。
机器人应该知道决定移动的位置，这种机器人运动的跟踪称为里程计 。 < - 这是 IMcoders 提供的
我们的主要目标是设计一种能够以最小的集成工作量提供测距数据的设备，无需硬件修改即可在几乎任何系统上轻松进行原型设计。
由于 IMcoder 中的传感器组合，每个模块可以提供比传统编码器更多的信息。 现在我们能够检测到车轮漂移，Robot Kidnapping 问题以及输出数据的基本自动验证。
目标
该项目的目标很明确，传感器将具有以下特点：
- 易于使用并集成在一个系统中
- 无需对目标系统进行硬件修改。 附件始终位于设备外部。
- 图书馆与 ROS（机器人操作系统）集成。
- 通过检测扩展传统编码器的功能
- 车轮飘过
- 加快
- 制动
- 机器人绑架
- 数据的基本自我验证
- 它是如何工作的？
- IMU - >编码器= IMcoders
IMcoder 设备的主要组件是 IMU（惯性测量系统），这是一种配备三个传感器的设备：加速度计，陀螺仪和指南针。
传统上使用 IMU 作为测距数据的来源已被深入研究，并且事实证明它不是最佳选择，因为从长远来看，测距数据源（加速度的双重整合，以获得位置，累积误差增长得非常快） ）。 所有测量都与机器人以前的位置有关，并且它们对于机器人移动的环境并不是绝对的。 传感器的每次测量的误差在下一个测量中累积，并且在某个时间点，它使得系统的输出不再可靠。 这种效果始终是将此设备用作独立测距源的限制因素。
我们的方法不是使用 IMU 的裸输出作为输入数据来生成测距输出，而是使用该 IMU 数据来推断传感器所连接的车轮的空间方向。 然后，随着时间的推移分析车轮的空间方向，我们可以模仿传统编码器的行为+一些额外的有趣特征。
这种方法有几个优点：
- 由于 IMU 的测量值与其所连接的对象相关，因此关于安装系统的位置的物理限制是最小的。
- 当传感器与车轮一起旋转时，IMcoders 传感器可以轻松地连接到车轮的任何暴露部分。
- IMcoder 传感器具有内部电池，并包括蓝牙模块，用于与处理数据的主机进行无线通信。 这种无线通信方法消除了导线的问题并且更加简化了传感器与机器人的连接。
由于 IMcoders 直接测量车轮上的加速度，角速度和磁场，我们可以从这个数据源推断出比定向更多的信息：
漂移检测 - 加速：
想象一下，在静止状态下（机器人静止不动），IMcoder 传感器测量角速度的高值（车轮正在旋转），但测量加速度的幅度几乎没有变化（速度没有变化）静态位置）。 然后，极有可能的是，该装置试图加速，以至于车轮没有足够的抓地力并且它们正在漂移。
漂移检测 - 制动
想象一下，在动态位置（机器人正在移动），IMcoder 传感器不测量角速度（车轮被阻挡）并且没有大的减速度测量（速度没有快速降低）。 然后极有可能的是，设备已经阻挡了车轮，但车轮在地面上漂移，机器人正在滑动。
在这种情况下（被阻挡的车轮），加速度计的输出和最后一个有效的基于测距的位置可用于推断机器人漂移的程度（加速度的双重积分给我们提供位置）。 因此，我们仍然能够产生可靠的测距。 所有这些方案都在假设漂移仅持续不超过几秒的情况下工作（双重积分的累积误差增长得非常快）。
Robot Kidnapping
如果机器人应该保持静止（主机没有发送移动命令），但可能由于打滑或者人为抬起（即使车轮没有旋转）而导致机器人改变位置，IMcoder 传感器可以测量速度的变化并通知主机。
故障检测
IMcoders 的主要是通过重力进行检测，以估计车轮的方向。 这是绝对的测量。 这意味着，当设备的车轮低速旋转或机器人静止时，该测量值是恒定的，并且如果不完全消除则限制陀螺仪中可能的偏移的影响。 该绝对测量允许传感器发送车轮的绝对方向，并且主机可以验证先前接收的信息是否与车轮的实际位置相关或至少是多么不准确。 即使不可能纠正先前的错误（在某些情况下也是如此），知道错误的存在可以极大地增加系统的稳健性，因为它不再依赖于不精确的数据，并且可以部署安全机制。
如果你对这个项目感兴趣，想获取完整信息请访问：
https://hackaday.io/project/158496-imcoders#menu-description
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