로봇 공학에서는, gyroscopes와 accelerometers와 같은 감지기는 동의와 오리엔테이션을 검출하기를 위해 근본적입니다. 그러나, 이 감지기는 측정의 정확도에 영향을 미칠 수 있는 과실에 지배합니다. 이해하는 과실 한계는 더 나은 체계 디자인하고 감지기 신뢰성을 개량하는 것을 돕습니다.

센서의 오류 유형

센서 오류는 체계적인 오류 및 임의 오류로 분류 될 수 있습니다. 체계적인 오류는 일관성 있고 예측할 수 있으며, 종종 교정 문제 또는 환경 요인에 의해 발생했습니다. 무작위 오류는 예측할 수 없으며 센서 측정에서 소음이 저하됩니다.

측정 오류 Margins

오류 마진은 일반적으로 측정 단위로 표현됩니다. 그들은 진정한 값에서 최대 예상 편차를 나타냅니다. 제조업체는 종종 통제 된 조건에서 테스트를 기반으로 이러한 마진을 지정합니다.

Robotics 응용 분야에 대한 영향

높은 오류 마진은 내비게이션, 제어 및 로봇 시스템의 안정성에 inaccuracies에 납을 할 수 있습니다. 예를 들어, 임의 자이로스코프는 오리엔테이션에 오류를 일으킬 수 있으며, 가속도계 inaccuracies는 위치 추정에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 오류를 정확한 작동에 필수적입니다.

오류를 줄이기위한 방법

  • 교정 절차
  • 센서 융합 기술
  • Kalman 필터와 같은 필터링 알고리즘
  • 환경 관리