カテゴリー: 確率ロボティックス

はじめに

TDK Invensense製9軸IMUのICM-20948は、MPU-9250の後継機種で、MPU-9250のVDDは2.4V～3.6V、VDDIOは1.71V～VDDに対して、ICM-20948のVDDは1.71V～3.6V、VDDIOは1.71V～1.95Vに低めに設定して、省電力となった。また、デジタルモーションプロセッサDMP(ICM-20948内蔵FPGA)によるデータフュージョン(FPGAによるFusion)の特長が継承して、さらにRAM容量が拡張して、6軸フュージョンのみならず9軸フュージョンまで増強して、較正機能もあると、以下参考文献を読むと詳細まで分かる。

環境

・Ubuntu 18.04
・ROS Melodic
・MCU: Cortex M0+
・IMU: ICM-20948

DMP3の出力確認

以下のように、出力レート50Hz、加速度Ax Ay Az、角速度Gx Gy Gz、磁場Mx My Mz、4元数Qw Qx Qy Qzの順に出力させる。

4時間+にわたる連続動作して出力を確かめる。確認環境は完全に静止な状態でもないので、ドリフトは納得いく範囲内にとどまっている。rvizで確かめてもドリフトが肉眼では見えないほど。ドリフトにおいては、MPU-9250から大いに改善されたと見られる。

出力確認動画は以下イメージをクリックすると、youtubeへジャンプする。

最後に

MPUシリーズと比べて、ユーザの事前校正いらず、長時間(実験は4時間程度まで）においても、ドリフトとくにヨウ角（Yaw、方向角）のドリフトは目立たないほどになった。また、1.71Vの低電圧でも動作可能なのでスマートデバイスや、ロボットの長時間電池駆動が可能になる。なお、出力レートはMax 225Hzと確認できた。ICM-20948 DMP3(IMU内蔵FPGA)から出力した、Accel/Gyro/Mag計9軸データ出力にFusion Quaternionの4元数データがそのまま利用可能で、遅延もソフト・カルマンフィルタなどより少なく他機種IMUより優れる（低遅延、6軸／9軸フュージョンデータ出力レート225Hz）ため、ロボットの精度向上に利用可能。1.8V VDDIO対応、DMP3の出力に手間かかった末、地磁気センサ出力は75Hzまでと少し残念だが、総じて優秀としか思わないICM-20948をロボット装置に組み込もうと決めた。

商品化モジュール

ICM-20948とCoretex M0+を組み込んだ回路を設計して、ROSに対応したロボット専用センサモジュールとして商品化して、2021年1月～、リリースと予定している。この商品は皆さんの学術研究にお役に立てるようと願う。主な仕様は以下のとおり。
・構成　CortexM0+ & TDK Invensense ICM-20948(9軸)実装
・接続　USB Type-Cコネクタ実装
・出力　6軸／9軸融合4元数はFPGA on chipから低遅延で出力、別途ソフトでフュージョン必要なし、出力レート225Hz、同時に加速度(アクセル)3軸データ225Hz、角速度(ジャイロ)3軸データ225Hz、地磁気(コンパス)3軸データ75Hzまで出力可能
・ROSパッケージ、Githubへ公開、ROS Kinetic以降対応、ROS TopicへSubscribeすることでデータが受け取り可能
・rviz実演、実演ビデオあり

【2021年3月いま現在】1回目制作分（評価版）、大学など研究機関へ無料配布中（アンケート調査あり）、WEBでの募集を含めて順次終了。

【2021年4～5月予定】2回目制作分（商用版）、販売の予定。

詳細情報

9軸IMUセンサ 6軸／9軸フュージョン 低遅延 USB出力 補正済み ROS対応

取扱店舗

9軸IMUセンサ 6軸／9軸フュージョン 低遅延 USB出力 ROS対応 | ROBOT翔

参考文献

Migrating from MPU-9250 to ICM-20948-InvenSense

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はじめに

9軸IMUのMPU-9250はTDK InvenSense社製I2Cインターフェースの3軸ジャイロセンサ+3軸加速度センサ+3軸コンパスセンサIC、内蔵DMP(Digital Motion Processor)機能を使うことで、補正済みデータとしての4元数Quaternionまたはオイラー角、ロールRoll・ピッチPitch・ヨウYaw角の出力が選べる。また、MPUシリーズはすでに新規設計非推奨になっているため、後継機種はICMシリーズで、MPU-9250の後継機種はICM-20948となって、MPU-9250に比べて、事前校正不要で、ドリフトの低減、省電力などにおいてパフォーマンスが改善された。本文は、6軸MPU-6050に続いて、9軸MPU-9250 DMPから4元数Quaternionを読み込んで可視化するまでの手順を以下のとおりに示して、ROSドライバをGithubへ公開する。安価のため、MPU-9250サンプルの入手ルートはAliexpressにした。

環境

・ubuntu 18.04 Tinker board(or Raspiberry Pi, PC)
・ROS melodic
・DFRobot Romeo mini v1.1(or arduino uno互換)
・MPU-9250/6500

準備①

・ros-melodic-rosserial-arduino、ros-melodic-rosserial、rviz_imu_pluginを入れる

$sudo apt-get update
$sudo apt-get install ros-melodic-rosserial-arduino
$sudo apt-get install ros-melodic-rosserial
$cd ~catkin_ws/src/
$git clone -b melodic https://github.com/ccny-ros-pkg/imu_tools
$cd ..
$catkin_make_isolated

・mpu9250_imu_rosを入れる

$cd ~/catkin_ws/src/
$git clone https://github.com/soarbear/mpu9250_imu_ros.git
$cd ~/catkin_ws/
$catkin_make_isolated

準備②

・firmware/MPU9250_DMP/MPU9250_DMP.inoをArduino IDEでArduinoに書き込む。

imu/dataの可視化

・実に使われるポートtty????を確認する。
・rvizが自動起動して、画面にあるセンサの動きを観察する。

$sudo ls -l /dev/ttyACM*
$sudo chmod 777 /dev/ttyACM0
$roslaunch mpu9250_imu_driver mpu9250_imu.launch

・以下スクリーンショットをクリックすると、youtubeへ遷移する。

センサ融合について

MPU-9250内蔵DMPおよび、センサ融合またはデータ同化Fusionに定番アルゴリズムであるKalman Filterの他、Complementary Filter、Madgwick Filterがある。振動やシステム誤差によって測定値に大きな影響あり、フィルタリングが必須とは言える。

ソースコード

mpu9250_imu_rosソースコード(Github)

後継機種

ICM-20948はMPU-9250の後継機種、その製品化情報は 9軸IMU 6軸／9軸フュージョン ICM-20948 Cortex-M0+内蔵 ROS対応

参考文献

1-Jeff Rowberg氏: I2C driver
2-ROS Repository: ROS imu_tools

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はじめに

6軸IMUのMPU-6050はTDK InvenSense社製I2Cインターフェースの3軸ジャイロセンサ+3軸加速度センサIC、amazonで格安販売されている。内蔵DMP(Digital Motion Processor)機能を使うことで、補正済みデータとしての4元数Quaternionまたはオイラー角、ロールRoll・ピッチPitch・ヨウYaw角の出力が選べる。本文は6軸MPU-6050 DMPから、4元数Quaternionを読み込んで可視化するまでの手順を以下のとおり示して、ROSドライバをGithubへ公開する。また、MPU-6050を本文のArduinoに接続ではなくMain BoardのI2Cポートへ繋ぐなどの方法がある。また、MPUシリーズはすでに新規設計非推奨になっているため、ICMシリーズは後継機種となっている。安価のため、MPU-6050サンプルの入手ルートはAliexpressにした。

環境

・ubuntu 16.04 Tinker board(or Raspiberry Pi, PC)
・ROS kinetic
・DFRobot Romeo mini v1.1(or arduino uno互換)
・MPU-6050 GY-521

準備①

・ros-kinetic-rosserial-arduino、ros-kinetic-rosserial、rviz_imu_pluginを入れる

$sudo apt-get update
$sudo apt-get install ros-kinetic-rosserial-arduino
$sudo apt-get install ros-kinetic-serial
$cd ~catkin_ws/src/
$git clone -b kinetic https://github.com/ccny-ros-pkg/imu_tools
$cd ..
$catkin_make --pkg imu_tools

・mpu6050_imu_rosを入れる

$cd ~/catkin_ws/src/
$git clone https://github.com/soarbear/mpu6050_imu_ros.git
$cd ~/catkin_ws/
$catkin_make

準備②

・mpu6050_imu_driver/firmware/MPU6050_DMP6/MPU6050_DMP6.inoをArduino IDEでArduinoに書き込む。

imu/dataの可視化

・実に使われるポートtty????を確認する。
・rvizが自動起動して、画面にあるセンサの動きを観察する。

$sudo ls -l /dev/ttyACM*
$sudo chmod 777 /dev/ttyACM0
$roslaunch mpu6050_imu_driver mpu6050_imu.launch

・以下スクリーンショットをクリックすると、youtubeへ遷移する。

センサ融合について

MPU-6050内蔵DMPおよび、センサ融合またはデータ同化Fusionに定番アルゴリズムであるKalman Filterの他、Complementary Filter、Madgwick Filterがある。振動やシステム誤差によって測定値に大きな影響あり、フィルタリングが必須とは言える。

校正

ジャイロのドリフト、加速度センサのバイアスの校正が必要、i2cdevlibのArduino/MPU6050/examples/IMU_Zeroをarduinoに入れてオフセットを読み取り、MPU6050_DMP6.inoに盛り込む。またドリフトに対して、時間平均などキャンセリング手法の取り組みも必要だろう。

感想

「ないよりマシ」の観点から、マイナスにならないが、精度があまり追求しないロボットなどに使用可能と考えられる。ジャイロセンサの温度特性あり、またドリフトは時間とともに蓄積するので、一方加速度センサのバイアスが測定毎にあり、ただし蓄積しないので、最初から校正Calibrationの方法を講じることを考えれば、DMP機能まで用意されて可用性がある。Yaw方位角がジャイロから積分計算して合成していないので要注意で、他のセンサ例えばコンパスまたSlam Lidarなどとの組み合わせが可能である。

ソースコード

mpu6050_imu_rosソースコード(Github)

参考文献

Jeff Rowberg氏：I2C driver
ROS Repository：ROS imu_tools

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