今天的MEMS陀螺仪是“足够好”?

陀螺仪市场升温,由于越来越多的自主车辆、机器人和工业设备,所有这些都要求更精确和更小的设备。

陀螺仪在历史上一直是一个主要的导航多年。然而,经典设计macro-mechanical和高性能的单位可以非常昂贵。对于较低的性能的应用程序,微机电系统(MEMS)惯性测量单元(imu)越来越流行,由于其体积小,成本低。然而,这些MEMS装置的性能一直在稳步增加,使他们更严厉的角色。他们中的大多数仍需要帮助来自其他传感器反复核对的结果,但是他们变得更好。

“学者已经对许多人来说,多年来展示各种很酷的陀螺结构,可以用于创建一个低漂移陀螺,”艾丽萨·菲茨杰拉德说,创始人和管理成员a . m .菲茨杰拉德和同事。”,但没有任何商业或市场力量将把这项技术的学术世界,进入真正的市场。”

有许多工具可用于导航。艾莫斯,由加速度计和陀螺仪,固然重要,但更便宜MEMS版本的帮助下全球导航卫星系统(GNSS)信号和其他投入从摄像机、雷达和激光雷达——以及磁力计——对漂移。随着性能的提高,他们需要更少的修正。不过不太可能,他们会很快完全自给自足的关键应用程序。

艾莫斯
艾莫斯测量运动通过跟踪线性和转动惯量的变化。它们包括至少两种不同类型的传感器、加速度计和陀螺仪。这些传感器可以使用传统的大规模的技术或建造的,越来越多的利用MEMS技术,半导体技术制造的传感器硅芯片。

直线运动的加速度计测量提供一个传感线性加速度。加速度可以集成提供速度和双集成提供了位置。一个沿着一个轴加速度计测量的变化。三个加速度计结合正交轴可以测量三维运动的方向变化。

陀螺仪(或简单的陀螺仪)测量定位的变化。这是不同于旅行的方向,因为一个可以改变的方向不改变方向是面对。同样,一个人可以改变方位旋转(有效),朝着一条直线。

图1:左侧的图像显示左线性加速度没有旋转——滑移。中间图像显示旋转无线性加速度-旋转。正确的图像显示左线性加速度和旋转——转。来源:布来安梅奥

理想情况下,所有三个轴结合加速度计和陀螺仪在单个芯片上可以提供更好的轴对齐,并结合加速度计和陀螺仪在单个芯片上可以确保最好的两种类型的传感器之间的轴对齐。磁力计不能包括在单片集成电路,因为它们的建筑不兼容的加速度计和陀螺仪。

而单片集成电路是可行的,艾莫斯通常是由单独的co-packaged芯片不同的传感器类型。“大多数艾莫斯组装使用三个单个芯片(三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁强计),“菲茨杰拉德说。“高性能艾莫斯可能包含三个单独的单轴陀螺仪芯片和可能包含五到九个芯片。“在这种情况下,校准需要从任何偏离正交性调整。

一个IMU是否包含一个芯片上,或单独的加速度计和陀螺仪芯片,结合每个轴为每个传感器计算。这提供了一个所谓的基础上传感器(如果没有磁强计)。艾莫斯和一个三轴磁强计被认为是nine-axis传感器。

航迹推算,漂移、成绩和价格
航迹推算的过程是指通过跟踪测量的位置随时间变化的位置和姿态。旅行在一个特定的方向在给定速度将产生一个新的位置。进一步从那个位置会给一个新职位。

挑战,然而,是没有测量没有错误。每个测量位置会有一些错误,和下一个位置的测量也有错误,错误将复合错误的第一个位置。这些错误可以积累,可以大幅偏离实际位置计算的位置。“这是典型的定义应用程序级这些系统的性能,以偏见稳定不稳定(或偏见或漂移),”据Yole开发署Dimitrios达,技术和市场分析师和Guillaume Girardin主任光子学、传感和显示。

漂移测量度/小时,或者度取向误差累积的数量在一个小时。

图2:由于漂移误差积累。来源:布来安梅奥

加速度计和陀螺仪都有错误,但总体来说已经由陀螺仪漂移。这导致了艾莫斯的分级根据他们适合的应用程序。没有官方的定义分数,只有公认的,他们可能会有所不同。所示一个版本经过几十年,但中间范围的解释。“三个术语混乱,很多工业、导航、和战术,“菲茨杰拉德说。”这些都是交替使用的性能每小时半度左右。”

图3:偏见稳定市场。来源:Alissa菲茨杰拉德,从定位、导航和定时技术在21世纪:集成卫星导航、传感器系统和民事应用程序)

Yole Developpment发布了一份成绩,。

图4:IMU成绩不稳定(或稳定)所定义的偏见。来源:Yole开发署

而陀螺仪漂移主宰级的定义,Yole指出其他因素重要,。“稳定不是唯一的参数,“达和Girardin说。“有其他规范如耐振动和冲击、带宽、广泛的操作温度范围,温度稳定,尺寸/重量/权力,等等。你不能使用陀螺一艘船和相同的导航系统引导导弹。”

最苛刻的应用程序仍然需要机械传感器和非常昂贵。在天平的另一端是廉价的商业应用精度在哪里少关键和错误的后果是可怕的。

图5:IMU价格所定义的偏差不稳定。彩色显示技术:针对=环形激光陀螺;HRG =半球谐振陀螺;雾=光纤陀螺。MEMS逐渐提高成绩可以实现。来源:Yole开发署

年长的力学模型是让位给新技术,包括MEMS技术正在逐步改善。MEMS单位可能会侵犯一些今天雾技术可以解决的,但他们不太可能取代HRG和针对激光技术在未来。说,雾技术预计将增长到,即使失去了MEMS的低端,它仍然会看到增长和保持自己的。

图6:IMU技术发展对高端应用。灯泡表示想法发生时;点显示变得可用时(给指定的上市时间)。来源:Yole开发署

微机电系统的应用和改进
MEMS技术降低了低端艾莫斯的价格,它们主要用于商业(如智能手机)和工业应用。“直到最近,没有大的电子公司是真正感兴趣的导航级陀螺仪,“菲茨杰拉德说。“他们让智能手机和游戏控制器,陀螺仪,坦率地说,蹩脚的陀螺仪用于交通工具导航目的。我们还没有看到新的MEMS结构得到充分发展。的部分原因,在于它是一个韧投资者给你5000万美元将这些令人兴奋的新技术商业化”。

但是Yole指出硅MEMS陀螺仪有所改善,他们可以解决导航级应用程序。“一般情况下,所有的技术向更稳定和更好的性能稳步提升,“Yole团队说。”等技术,微机电系统,最初的商业性能水平,最近搬到工业品位和战术。”

根据博世产品经理彼得•Spoden和迈克尔·鲁普MEMS陀螺仪漂移切成两半,进一步改善的预期。“偏见不稳定10°/ h是行业标准MEMS多年来,”他们说。“今天,1到5°/ h与MEMS是可行的。未来的范围小于1°/ h似乎访问。”

图7:比较漂移的硅基MEMS(“亦”)比其他技术。(偏差不稳定(稳定)在房间temperaturure阿伦方差计算方法,没有加速度和振动。在运行偏差稳定,稳定运行的偏差的平方和计算之前的错误取决于任务轮廓。在运行一个单一的运行,运行检查可重复性。来源:Yole开发署

所以将MEMS技术继续进军高端应用?随着自主车辆的出现,兴趣一直在更新高质量的传感器对汽车市场定价。但是当一个公司似乎在这个方向上已取得一定进展,大多数制造商认为,进一步改善并不是关键是因为艾莫斯通常结合其他技术来纠正错误。

传感器融合
在航迹推算不可能长期MEMS艾莫斯,MEMS陀螺仪仍然定位在无人驾驶汽车导航等对安全性要求苛刻的应用程序使用。这是因为陀螺仪(和艾莫斯)只是一个可用的导航技术。

位置信息的主要来源仍然GNSS信号,如GPS。“许多用例依赖GPS漂移修正卡尔曼滤波器或类似的,所以他们不需要太多的担心长期漂移,”杰夫•米勒说,应用程序工程顾问导师,西门子业务。失败当车辆进入隧道或停车场的卫星提供的信号不再是“可见。“在这种情况下,艾莫斯可以提供短期直到GNSS信号获得位置信息。

“如果你能容忍一个五秒钟的fuzz-out GPS和你50到70英里每小时,你需要一个很好的陀螺,“菲茨杰拉德说。“如果你担心只有一秒钟的退出,也许你可以侥幸不太准确的陀螺。“但阿尔卑斯山最长的公路隧道,例如,圣哥达公路隧道,这是长约17公里(10.5英里)。在60英里每小时,这意味着远离GNSS信号略多于10分钟,这是一个长时间的MEMS惯性传感器的。

磁力计也用于帮助对陀螺仪漂移。磁力计测量定位,像陀螺仪,但相对于磁北。提供了一个相对稳定的参考点,所以算法可以看看陀螺仪和磁强计结果决定方向。

与GNSS信号交易与一个IMU当不可用(这意味着一个或另一个是使用),这里的两个传感器不断融合在一起达到的结果,希望自己更准确比传感器。这是一个所谓的的具体例子传感器融合。它合并众多传感器输出的结果产生一个更好的结合的结果。

磁力计,很大程度上也有自己的弱点,他们的反应大的特性会影响磁场。称为“磁异常”,金属工具,电梯,甚至大岩石露头可以扭曲磁强计的阅读。在应用这种异常持续——在靠近大型汽车或电动的房间内,例如,磁力计不能可靠地使用。

然而,外面那些应用程序异常可能是暂时的。陀螺仪,除了反复核对的磁强计,也有助于磁力计反复核对。没有一个固定的算法拒绝异常。“我们使用启发式和采用基于磁异常的方法,“Rohit赛斯说,在微米数字创始人兼首席技术官。

除此之外,还有许多其他技术可以帮助定位服务。艾莫斯提供一个“由内而外”视图,移动传感器确定自己的位置。外部信号,如GNSS,提供一个“由外向内”视图,外部因素告诉移动项目的地方。在一个购物中心,例如,各种无线或蓝牙信号可以满足购物者的位置和他们的智能手机。在一起,乌兹别克斯坦伊斯兰运动在智能手机和信标信号可以提供定位准确地定位在商店购物。

这种方法也可以用于道路。“我们可以开始把灯塔在我们的道路,我们的基础设施,”Fitzgerald说。“你可以把灯塔隧道。”

重要的关注自主车辆是几乎是没有利润的偏离轨道。“如果你驾驶你的车沿着公路,你可能不能漂移超过10或20厘米之前你将自己置于危险之中的一个相邻的车,“菲茨杰拉德说。“也许30厘米是最大的。”

这就是高级驾驶员辅助系统(ADAS)尤为重要。这种系统为车辆配备大量额外的传感器,摄像头,雷达和激光雷达,特别是。结合这些传感器信号使用人工智能算法识别项目,预期和意想不到的,提供了一个巨大的传感器融合解决方案。

“环境识别总是必要的自动驾驶汽车,”说,博世的团队。“乌兹别克斯坦伊斯兰运动不能单独使用,必须是一个完整的系统的一部分,包括其他设备如激光雷达,雷达和软件。作为这样的一个系统的一部分,今天的艾莫斯就足够了。”

然而,他们可能是不到足够的“可以”车辆,不得停留在城市道路与well-painted线。但等边远地区自治也更开放的问题(特别是如果没有蜂窝通信)。“这将很难有一个自主车在地形你没有这些车道标记或交通信号灯或停车标志识别,“菲茨杰拉德说。

哪些是适合汽车可能不明显。“我们需要单独ADAS车辆(增加程度的自治权)和机器人汽车(或robotaxis),已经完全自治,但地理位置有限,“Yole团队说。“Robotaxis没有成本约束,由于他们不同的商业模式(流动性作为服务)。但他们对性能有很高的要求。”

ADAS-equipped汽车,购买价格是主要的经济考虑。因此,艾莫斯的定价水平必须低于100美元,据Yole,给他们几厘米的精度漂移在20到30秒60公里/小时。robotaxis,相比之下可能容忍更高的价格的准确性——多达10000美元的系统驱动每公里只有几厘米。

低成本车辆需要导航可能仍然认为高质量的MEMS艾莫斯是太贵了。“当你有一辆车要花费50000美元至100000美元,支出300美元用于MEMS陀螺似乎不像一个大交易,”Fitzgerald说。”它开始分崩离析为那些想把这些陀螺仪无人机和机器人和产品不支持300美元的价格。他们可以支付30美元MEMS陀螺仪,但300美元开始是太多了。”

不过,一些小型系统可以应付更少的准确性。“如果一个机器人只有三英里每小时,你或许能侥幸更便宜的陀螺,因为你不是要导航精度有这么多,”她补充道。

一个甚至质疑,因为所有的重复检验传感器、一个IMU仍需要一些驱动的应用程序。”别人的进展的组合传感器(雷达、相机、激光雷达等)提出了一个问题:长期惯性系统的有用性,“Yole团队推测。”在某种程度上,所有其他传感器可以调整汽车的定位没有这样的传感器。”

众包的传感器
虽然传感器融合通常结合了不同的传感器的结果,还有一个从微米数字概念。公司结合了三到六个传感器的输出数组的使用一个简单的神经网络,它声称,可以把漂移接近于零。数组的想法是,几个相同的传感器测量,和最后的决定出来的组合,而不是从任何传感器的孤立。“艾莫斯看对方估计漂移,”赛斯说。“艾莫斯是纠正其他艾莫斯。”

这些数组最初是建立在单个模块。“我们从常见的传感器安排在宏配置开始,”赛斯说。“这个配置是调到第三方的传感器。宏system-on-module (SOM)可以浓缩到一个大约19毫米x 19毫米足迹。”

该公司还正在规模更小的版本。“我们正在设计自己的衬底版本的传感器,这样就可以将组装在一个5毫米x 5毫米足迹,”他补充道。“有中间设计,使用多个基板的组装一个SoC包。”

它不是那么简单,然而,作为一个数字平均聚合等。神经网络必须手写。“我们正在接近一个通用的解决方案,但是现在我们需要调整每个应用程序,”赛斯说。也调整为每个品牌的传感器,因为他们所有的工作有点不同。他们说这不是一个固定的算法,而是它的动态校准和动态决定传感器的信任。还有一个输出级,抑制任何不切实际的运动。

结论
目前还不清楚有多少进一步MEMS陀螺仪将会改善。在大多数情况下,他们逐渐好转。但没有压力来改善最明显的应用,汽车,由于大量的传感器融合设计成这样的车。

如果他们能够达到更高等级的操作,然后他们可能会降低成本在高端,但许多这些应用程序有严格的要求和降低卷,投资回报率是不确定的。戏剧性的改善需要要求新的应用程序。

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