Fraunhofer Institute IOSB 和 SBG Systems 合作
弗劳恩霍夫研究所（The Fraunhofer Institute）是德国知名的研究机构，一直是广泛科学领域创新的先驱。
“大型自主机器人即将革新建筑行业，彻底改变效率与创新。”| Florian OLLIER，SBG Systems 市场总监
德国知名研究机构弗劳恩霍夫协会 (Fraunhofer institute) 一直是众多科学领域创新的先驱。在其庞大的 76 个研究所网络中，弗劳恩霍夫光电、系统技术和图像挖掘研究所 IOSB 在自主移动机器人系统领域的开创性工作脱颖而出。
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
自主系统已成为人类危险、困难或单调任务中不可或缺的一部分。
弗劳恩霍夫IOSB的自主机器人系统研究小组专注于自主工程车辆的开发，从用于非结构化环境的挖掘机到牵引自卸卡车将土壤从施工现场运走的Unimog。
自主车辆必须理解其环境并创建三维地图以确定其位置。它们利用传感器数据来规划如何在环境中移动。
自豪的合作
要在工程车辆中实现真正的自主性，准确可靠的传感器至关重要。这些传感器必须为环境感知、建图和导航提供实时数据。
弗劳恩霍夫 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功能。
我们很荣幸能与以创新闻名的备受尊崇的弗劳恩霍夫研究所合作。弗劳恩霍夫 IOSB 已在多种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主挖掘机中。
Ekinox 在捕获车辆运动和姿态数据方面发挥了关键作用，能够实时对周围环境进行精确测绘。
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、测绘和导航。
结果
- 自主挖掘/自主土壤移除：配备 SBG Systems 的 Ekinox Micro 的挖掘机在土壤移除任务中实现了高度的自主性。 惯性传感器的准确性和可靠性有助于车辆在非结构化环境中独立运行。
- 回收桶：自主挖掘机通过扩展其回收桶的能力，展示了其多功能性。它能够在作业区域内执行各种任务。
- Unimog 操作：Fraunhofer IOSB 目前正在将 Unimog 改造成一个机器人，拖着一个自卸拖车，将土壤从建筑工地运走。 SBG Systems 的惯性传感器为自主管道提供动力，预计将提高运营效率和安全性。
简而言之
Fraunhofer IOSB 和 SBG Systems 展示了先进传感器和研究如何推动重大进步。此外，他们的合作突显了创新对技术增长的影响。
将先进的 IMU 集成到自动驾驶工程车辆中可增强当前的机器性能。此外，这种集成还为自动机器人技术的未来突破打开了大门。最后，Fraunhofer IOSB 和 SBG Systems 携手合作，不断突破自主技术的极限。
Ekinox Micro
Ekinox Micro 将高性能 MEMS 惯性传感器与四星座多频双天线 GNSS 接收机相结合，即使在最具挑战性的应用中也能提供无与伦比的精度。内置 8GB 数据记录仪。
Ekinox Micro 专为在最恶劣的条件下运行而设计，符合军用标准，使其成为任何任务关键型应用的理想选择。
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欢迎访问我们的常见问题解答部分！在这里，您将找到有关我们展示的应用的常见问题的答案。此外，如果您找不到正确的答案，请直接联系我们以获得支持。
什么是有效载荷（payload）？
有效载荷是指车辆（无人机、船舶等）为执行除基本功能之外的预定目的而携带的任何设备、装置或材料。有效载荷与车辆运行所需的组件（如其马达、电池和机架）是分开的。
有效载荷示例：
- 相机：高分辨率相机、热成像相机……
- 传感器：LiDAR、高光谱传感器、化学传感器等
- 通信设备：无线电、信号中继器……
- 科学仪器：气象传感器、空气采样器等
- 其他专用设备
什么是 GNSS 后处理？
GNSS 后处理（即 PPK）是一种在数据采集活动结束后处理记录在 GNSS 接收器上的原始 GNSS 数据测量值的方法。它们可以与其他来源的 GNSS 测量值相结合，为该 GNSS 接收器提供最完整、最精确的运动轨迹，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处或附近的本地 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参考站 (CORS)。
后处理动态 (PPK) 软件可以利用免费提供的 GNSS 卫星轨道和时钟信息，以进一步提高精度。PPK 允许精确确定本地 GNSS 基站相对于所使用的绝对全球坐标参考框架基准的位置。
PPK软件还可以支持不同坐标参考框架之间的复杂转换，以支持工程项目。
换句话说，它可以访问更正，提高项目的准确性，甚至可以在任务后修复测量或安装期间的数据丢失或错误。
INS 是否接受来自外部辅助传感器的输入？
我们公司的惯性导航系统接受来自外部辅助传感器（如大气数据传感器、磁力计、里程计、DVL 等）的输入。
这种集成使 INS 具有高度的多功能性和可靠性，尤其是在无 GNSS 环境中。
这些外部传感器通过提供补充数据来增强 INS 的整体性能和精度。
IMU 和 INS 之间有什么区别？
惯性测量单元 (IMU) 与惯性导航系统 (INS) 之间的区别在于它们的功能和复杂性。
IMU（惯性测量单元）提供有关车辆线性加速度和角速度的原始数据，这些数据由加速度计和陀螺仪测量。它提供横滚、俯仰、偏航和运动相关的信息，但不计算位置或导航数据。IMU 专门设计用于传输有关运动和方位的基本数据，以便进行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，随时间推移计算出车辆的位置、速度和方位。它结合了诸如用于传感器融合和集成的卡尔曼滤波等导航算法。INS 提供实时的导航数据，包括位置、速度和方位，而无需依赖 GNSS 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，尤其是在没有 GNSS 信号的环境中，例如军用无人机、船舶和潜艇。
MEMS 是什么意思？
MEMS 代表微机电系统。它是指通过微细加工技术在通用硅衬底上集成机械元件、传感器、执行器和电子设备的微型化器件。MEMS 是构建在芯片上的微型机械，能够在微观尺度上进行感测、控制和驱动。它们广泛应用于 IMU、压力传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪、医疗设备和汽车系统中。
