Ellipse-N搭載した火星探査機UGV
マックギルの半自律型火星ローバーは、自律航法用にSBG小型INS統合している。
"この装置のおかげで、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のために20センチメートル離れた場所で自分自身を固定することができました。" これは、これまでの大会では達成されたことがありませんでした。 | マクギル・ロボティクス・チーム
火星探査機プロジェクト
McGill Roboticsチームは、火星のような砂漠の環境で、隠されたコントロールセンターからローバーを操作し、複雑なタスクを達成するためにさまざまなランを行うことを要求される2つの国際大会に参加するためにロボットを設計した。
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、収集した土壌サンプルの分析が含まれる。
すべてのランの間、チームはローバーを1km以上ワイヤレスで操作し、搭載されたIMU、GPS、カメラ、科学機器から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た。
ブラインド・ナビゲーション・タスクのベスト・ラン
2つの大会の間にSBG SystemsIG-500Nを入手したことは、ERCでのチームの成功に最も重要だった。IG-500Nの精度のおかげで、ブラインド・ナビゲーション・タスクで最高得点を獲得することができた。
この装置のおかげで、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まで20センチの距離を固定することができた。
簡単な統合
マック・ギルズは、IG-500Nと一緒に配布されたsbgComライブラリを、C++の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、スレッドセーフ動作のためにコールバック関数を実装した。これにより、システムの他の部分への送信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の更新を受信し続けることができた。
これは、ROSパブリッシャーの作成に使用された。ライブラリの実装とインターフェース設計の質の高さにより、このプロセス全体が非常にユーザーフレンドリーで簡単になりました。
「ヨーロッパ・ローバー・チャレンジでの私たちの輝かしい業績は、間違いなくSSBG Systems特別な支援なしには実現しなかったでしょうから、SBG Systems大変感謝しています。 | マクギル・ロボティクス・チーム
Ellipse-N
Ellipse-N コンパクトで高性能なRTK慣性航法システムINS）で、デュアルバンド、クアッドコンステレーションGNSSレシーバーを内蔵しています。
Ellipse-N センサーは、ダイナミックな環境や過酷なGNSS条件に最適ですが、磁気ヘディングを使用した低ダイナミックなアプリケーションでも動作可能です。
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FAQセクションへようこそ！ここでは、私たちが紹介しているアプリケーションに関する最も一般的な質問に対する答えを見つけることができます。お探しのものが見つからない場合は、お気軽に直接お問い合わせください！
ペイロードとは？
ペイロードとは、乗り物（ドローン、船舶...）が基本的な機能を超えて意図した目的を果たすために搭載するあらゆる機器、装置、材料のことを指す。ペイロードは、モーター、バッテリー、フレームなど、ビークルの動作に必要なコンポーネントとは別のものである。
ペイロードの例：
- カメラ：高解像度カメラ、赤外線カメラ...
- センサーLiDAR、ハイパースペクトルセンサー、化学センサー...
- 通信機器：無線機、信号中継器...
- 科学機器：気象センサー、大気サンプラー...
- その他の専門機器
INS 外部補助センサーからの入力を受け付けるのか？
当社の慣性航法システムは、航空データセンサー、磁力計、オドメーター、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、INS 、特にGNSSが利用できない環境において、高い汎用性と信頼性を実現している。
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で、INS 全体的な性能と精度を向上させる。
IMU INS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計測された車両の直線加速度と角速度の生データを提供する。IMUはロール、ピッチ、ヨー、モーションに関する情報を提供するが、位置やナビゲーション・データは計算しない。IMU 特に、位置や速度を決定するための外部処理のために、動きや方向に関する重要なデータを中継するように設計されています。
一方、INS (慣性航法システム)は IMUデータを高度なアルゴリズムと組み合わせ、車両の位置、速度、姿勢を経時的に計算します。これは、センサーフュージョンと統合のためのカルマンフィルタリングのようなナビゲーションアルゴリズムを組み込んでいます。INS 、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、方位を含むリアルタイムのナビゲーションデータを提供します。
このナビゲーション・システムは、特に軍事用UAV、船舶、潜水艦など、GNSSが利用できない環境で包括的なナビゲーション・ソリューションを必要とするアプリケーションで一般的に利用されている。