Ellipse-N搭載の火星探査UGV
マギル大学の半自律型火星探査ローバーは、自律航法のためにSBGの小型INS/GNSSを搭載しています。
“このデバイスのおかげで、500メートル以上のブラインドナビゲーションの後、最後のウェイポイントで20センチ以内の位置に себя を固定することができました。これは、競技会ではこれまで達成されたことのないことです。” | マギル大学ロボティクスチーム
火星探査ローバー計画
マギルロボティクスチームは、2つの国際大会への参加を目的にロボットを設計しました。これらの大会では、各チームが隠された管制センターから、火星のような砂漠環境で様々な走行を通じて複雑なタスクを達成するため、ローバーを操作することが求められました。
これらのタスクには、荒れた地形の横断、遠隔地へのペイロードの運搬、複雑なコントロールパネルの整備、および採取した土壌サンプルの分析が含まれていました。
各走行中、チームは1キロメートル以上離れた場所からローバーをワイヤレスで操作し、オンボードIMU、GPS、カメラ、および科学機器によって提供されるセンサーフィードバックに継続的に依存することが求められました。
Best Run for the Blind Navigation Task
チームは競技会の合間にSBG SystemsのIG-500Nを取得しましたが、これはERCの成功にとって最も重要であることが証明されました。さらに、IG-500Nの精度により、ブラインドナビゲーションタスクで最高のスコアを獲得できました。このタスクでは、チームはカメラを使用せずに、困難な地形のGPS座標に移動します。
このデバイスのおかげで、500メートル以上のブラインドナビゲーションの後、最後のウェイポイントから20センチ離れた場所で停止することができました。これは、これまでの競技会では達成されたことのないことです。
容易な統合
Mc Gills社は、IG-500Nに付属するsbgComライブラリをC++ラッパーでソフトウェアアーキテクチャに効果的に統合しました。
彼らはクラスのコンストラクタで初期化関数を使用し、スレッドセーフな操作のためにコールバック関数を実装し、システムの他の部分への伝送プロセスを中断することなく、連続モードでデバイスから更新を受信し続けました。これはその後、ROSパブリッシャーの作成に使用されました。ライブラリの実装とインターフェース設計の品質により、このプロセス全体が非常にユーザーフレンドリーで非常に簡単になりました。
“SBG Systemsには大変感謝しています。European Rover Challengeでの目覚ましい成果は、SBG Systemsの卓越した支援なしにはあり得なかったでしょう。” | McGill Roboticsチーム
Ellipse-N
Ellipse-Nは、デュアルバンド、クアッドコンステレーションGNSS受信機を統合した、コンパクトで高性能なRTK INS（慣性航法システム）です。さらに、ロール、ピッチ、ヘディング、ヒーブ、およびセンチメートルレベルのGNSS測位を提供します。
Ellipse-Nセンサーは、ダイナミックな環境や過酷なGNSS条件下で最高の性能を発揮します。また、磁気ヘディングを使用して、より低いダイナミックアプリケーションでも動作します。
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FAQセクションへようこそ！ここでは、ご紹介するアプリケーションに関する最も一般的な質問への回答をご覧いただけます。お探しの情報が見つからない場合は、お気軽にお問い合わせください。
ペイロードとは何ですか？
ペイロードとは、基本的な機能を超えて、車両（ドローン、船舶など）が意図された目的を果たすために搭載する機器、デバイス、または材料を指します。ペイロードは、モーター、バッテリー、フレームなど、車両の動作に必要なコンポーネントとは別です。
ペイロードの例:
- カメラ：高解像度カメラ、サーマル イメージング カメラなど
- センサー：LiDAR、ハイパースペクトルセンサー、化学センサーなど
- 通信機器：無線機、信号リピーターなど
- 科学機器：気象センサー、エアサンプラーなど
- その他の特殊機器
INSは外部支援センサーからの入力を受け入れますか？
当社製の慣性航法システムは、エアデータセンサー、磁力計、走行距離計、DVLなどの外部補助センサーからの入力を受け入れます。
この統合により、特にGNSSが利用できない環境において、INSは非常に汎用性が高く信頼性の高いものになります。
これらの外部センサーは、補完的なデータを提供することにより、INSの全体的なパフォーマンスと精度を向上させます。
IMUとINSの違いは何ですか？
慣性計測ユニット（IMU）と慣性航法システム（INS）の違いは、その機能と複雑さにあります。
IMU（慣性計測ユニット）は、加速度計とジャイロスコープによって測定される車両の線形加速度と角速度に関する生データを提供します。ロール、ピッチ、ヨー、および運動に関する情報を提供しますが、位置や航法データは計算しません。IMUは、位置または速度を決定するための外部処理のために、動きと姿勢に関する重要なデータを中継するように特別に設計されています。
一方で、INS（慣性航法システム）は、IMUデータと高度なアルゴリズムを組み合わせて、時間経過に伴う車両の位置、速度、および姿勢を計算します。センサーフュージョンと統合のために、カルマンフィルタリングのような航法アルゴリズムを組み込んでいます。INSは、GNSSのような外部測位システムに依存することなく、位置、速度、および姿勢を含むリアルタイムの航法データを提供します。
この航法システムは、包括的な航法ソリューションを必要とする用途、特にGNSSが利用できない環境（軍用UAV、船舶、潜水艦など）で一般的に利用されます。
