{"id":20768,"date":"2020-02-10T14:35:57","date_gmt":"2020-02-10T13:35:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/?p=20768"},"modified":"2025-04-25T17:00:53","modified_gmt":"2025-04-25T15:00:53","slug":"imu-e-robotica-tutto-quello-che-devi-sapere","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/it\/imu-e-robotica-tutto-quello-che-devi-sapere\/","title":{"rendered":"IMU e robotica: tutto quello che devi sapere"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"20768\" class=\"elementor elementor-20768\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2fd74ff6 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2fd74ff6\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-160d4111\" data-id=\"160d4111\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54292204 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"54292204\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>In questo articolo, troverai informazioni utili per l&rsquo;acquisto dell&rsquo;IMU pi\u00f9 adatta al tuo capitolato tecnico. <br \/>Scoprirai come funziona un&rsquo;IMU e come interpretare i principali parametri.<\/p>\n<p>Alla fine dell&rsquo;articolo, troverai anche dei link che ti indirizzeranno verso test e risorse.<\/p>\n<h2>Definizione \u2013 Cos&rsquo;\u00e8 un IMU?<\/h2>\n<p>Un&rsquo;unit\u00e0 di misura inerziale (IMU) \u00e8 un componente elettronico che fa parte della famiglia dei sensori. La sua funzione \u00e8 quella di misurare l&rsquo;accelerazione del sensore, la velocit\u00e0 angolare e l&rsquo;orientazione con il supporto di una combinazione di accelerometri, di giroscopi e magnetometri.<\/p>\n<p>L&rsquo;IMU di tipo I \u00e8 composta da accelerometri e giroscopi, mentre l&rsquo;IMU di tipo II integra anche i magnetometri.<\/p>\n<p>Gli accelerometri, giroscopi e magnetometri misurano i dati relativi a un solo asse (X : pitch, Y : roll, Z : yaw). Per ottenere informazioni sui 3 assi, \u00e8 necessario integrare 3 componenti per ciascuno (accelerometri, giroscopi e magnetometri) per un IMU di tipo II. Un sensore IMU tipo ha 9 DoF (gradi di libert\u00e0) che includono:<\/p>\n<ul>\n<li>3 accelerometri<\/li>\n<li>3 giroscopi<\/li>\n<li>3 magnetometri<\/li>\n<\/ul>\n<p>Alcuni IMU possono avere gradi di libert\u00e0 aggiuntivi con un sensore di temperatura, un sensore GPS, un sensore di pressione, ecc. <br \/>Basandosi sull&rsquo;accelerazione, \u00e8 possibile eseguire calcoli di attitudine, velocit\u00e0 e posizione. <br \/>Grazie ai giroscopi, \u00e8 possibile eseguire il calcolo della posizione angolare. <br \/>Questi dati, forniti dall\u2019IMU, sono fondamentali nella robotica mobile, poich\u00e9 completano le misurazioni del LiDAR e dell\u2019odometria.<\/p>\n<p><a class=\"catalogue\" title=\"Gyroscopes et centrales inertielles IMU\" href=\"\/it\/333-aggiungete-sensori-giroscopici-e-inerziali \" target=\"blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Scopri la nostra gamma di giroscopi e centrali inerziali.<\/a><\/p>\n<h2>Fisica &#8211; come funziona un&rsquo;IMU?<\/h2>\n<p>Per comprendere il funzionamento di un\u2019IMU, \u00e8 necessario iniziare analizzando ciascun sottocomponente:<\/p>\n<h3>Sottocomponente 1: l\u2019accelerometro<\/h3>\n<p>Un accelerometro \u00e8 un dispositivo elettromeccanico utilizzato per misurare le forze di accelerazione. Queste forze possono essere:<\/p>\n<ul>\n<li>Statiche, come la forza di gravit\u00e0<\/li>\n<li>Dinamiche, come le forze di movimento o di vibrazione<\/li>\n<\/ul>\n<p>L&rsquo;accelerazione \u00e8 la misura della variazione della velocit\u00e0, o anche chiamata, velocit\u00e0 divisa per il tempo. <br \/>Per esempio, una bicicletta che accelera da ferma fino a 30 km\/h in cinque secondi ha un\u2019accelerazione di 6 km\/h al secondo (30 diviso 5).<\/p>\n<h3>Sottocomponente 2: il giroscopio<\/h3>\n<p>Un giroscopio \u00e8 un dispositivo utilizzato per misurare o mantenere l&rsquo;orientamento e la velocit\u00e0 angolare. Si tratta di una ruota rotante o di un disco, il cui asse di rotazione \u00e8 libero di assumere qualsiasi orientamento autonomamente.<\/p>\n<p>Durante la rotazione l&rsquo;orientamento di questo asse non \u00e8 influenzato dall&rsquo;inclinazione o dalla rotazione di supporto, grazie alla conservazione del momento angolare.<\/p>\n<h3>Sottocomponente 3: magnetometro<\/h3>\n<p>Un magnetometro \u00e8 un dispositivo che misura il magnetismo, ovvero:<\/p>\n<ul>\n<li>La sua direzione<\/li>\n<li>La sua forza<\/li>\n<li>Il cambiamento relativo ad un campo magnetico in un determinato luogo<\/li>\n<\/ul>\n<p>Una bussola \u00e8 uno di questi dispositivi in quanto misura la direzione di un campo magnetico ambientale. In questo caso, il campo magnetico \u00e8 quello terrestre.<\/p>\n<h2>ROS &#8211; Trasferimento dei dati dell&rsquo;IMU<\/h2>\n<p>Tutti i sensori IMU compatibili con ROS pubblicano i loro dati sul topic \/ imu secondo il formato di messaggio sensor_msgs\/Imu.msg:<\/p>\n<p><\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\"><a class=\"catalogue\" title=\"std_msgs\/Header Message\" href=\"http:\/\/docs.ros.org\/melodic\/api\/std_msgs\/html\/msg\/Header.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">std_msgs\/Header<\/a> header <a class=\"catalogue\" title=\"geometry_msgs\/Quaternion orientation\" href=\"http:\/\/docs.ros.org\/melodic\/api\/geometry_msgs\/html\/msg\/Quaternion.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">geometry_msgs\/Quaternion<\/a> orientation float64[9] orientation_covariance<a class=\"catalogue\" title=\"geometry_msgs\/Vector3 angular_velocity\" href=\"http:\/\/docs.ros.org\/melodic\/api\/geometry_msgs\/html\/msg\/Vector3.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">geometry_msgs\/Vector3<\/a> angular_velocity float64[9] angular_velocity_covariance<a class=\"catalogue\" title=\"geometry_msgs\/Vector3 linear_acceleration\" href=\"http:\/\/docs.ros.org\/melodic\/api\/geometry_msgs\/html\/msg\/Vector3.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">geometry_msgs\/Vector3<\/a> linear_acceleration float64[9] linear_acceleration_covariance<\/figure>\n<p><\/p>\n<h3>Orientamento<\/h3>\n<p>Le rotazioni 3D e l&rsquo;orientamento possono essere rappresentate utilizzando la forma degli angoli di Eulero o sotto forma di Quaternione.\u00a0<\/p>\n<h4>Angoli di Eulerio<\/h4>\n<p>Gli angoli di Eulero si compongono di tre valori angolari per gli assi X, Y e Z. Ogni valore di rotazione viene applicato in modo sequenziale, ovvero uno dopo l&rsquo;altro.<\/p>\n<p><strong>Vantaggi<\/strong><\/p>\n<p>Gli angoli di Eulero hanno un formato intuitivo \u00ab\u00a0leggibile ad occhio nudo\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p><strong>Limitazioni<\/strong><\/p>\n<p>In alcune configurazioni, gli angoli di Eulero subiscono una perdita di libert\u00e0. Infatti, durante l&rsquo;applicazione successiva delle tre rotazioni, \u00e8 possibile che la prima o la seconda rotazione faccia s\u00ec che il terzo asse punti nella stessa direzione di uno degli assi precedenti, in modo che il terzo valore di rotazione non pu\u00f2 essere applicato intorno ad un singolo asse.<\/p>\n<h4>Quaternioni<\/h4>\n<p>I quaternioni possono essere utilizzati per rappresentare l&rsquo;orientamento o la rotazione di un oggetto. <br \/>Sono rappresentati da quattro numeri (riferiti alle unit\u00e0 x, y, z e w).<\/p>\n<p>Occorre tenere presente che queste quantit\u00e0 non rappresentano angoli o assi e che normalmente non \u00e8 mai necessario accedervi direttamente.<\/p>\n<p><strong>Vantaggi<\/strong><\/p>\n<p>Le rotazioni dei quaternioni non subiscono la perdita di un DoF.<\/p>\n<p><strong>Limitazioni<\/strong><\/p>\n<p>Un singolo quaternione non pu\u00f2 rappresentare una rotazione superiore a 180 gradi in qualsiasi direzione e non \u00e8 intuitivamente comprensibile.<\/p>\n<h3>Velocit\u00e0 angolare<\/h3>\n<p>La velocit\u00e0 angolare \u00e8 rappresentata da un vettore tridimensionale (x, y e z), i cui valori dipendono dagli assi x, y e z.<\/p>\n<h3>Accelerazione lineare<\/h3>\n<p>L&rsquo;accelerazione lineare \u00e8 rappresentata da un vettore tridimensionale (x, y e z), i cui valori di accelerazione lineare dipendono dagli assi x, y e z.<\/p>\n<h3>Covarianza<\/h3>\n<p>Nel caso dei sensori, la covarianza \u00e8 il coefficiente di affidabilit\u00e0 relativo alla precisione del sensore.<\/p>\n<p>La covarianza pu\u00f2 essere statica in funzione delle prestazioni del sensore oppure continuamente aggiornata, cambiando nel tempo a seconda della stima della precisione.<\/p>\n<p>Lo stesso vale per l&rsquo;IMU, che pu\u00f2 avere una covarianza statica o dinamica. Ogni parametro ha un coefficiente di covarianza associato, codificato o elaborato dal software del sensore, che indica fino a che punto questo valore pu\u00f2 essere considerato affidabile.<\/p>\n<h2>Panoramica delle caratteristiche dell&rsquo;IMU<\/h2>\n<h3>Consumo energetico<\/h3>\n<p>Per determinare il fabbisogno energetico del tuo progetto robotico, \u00e8 necessario tener conto della modalit\u00e0 e della durata di funzionamento della macchina. <br \/>Questi parametri sono importanti se il sensore funziona a batterie:<\/p>\n<ul>\n<li>Tensione di alimentazione in volt<\/li>\n<li>Corrente di esercizio in ampere<\/li>\n<li>Potenza in watt<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Caratteristiche del sensore<\/h3>\n<p><strong>La risoluzione numerica<\/strong>\u00a0descrive la capacit\u00e0 di rilevamento globale del sensore ed \u00e8 composta da due parti:<\/p>\n<p><strong>1. La distanza =&gt;<\/strong> quantit\u00e0 di movimento che i sensori possono prendere in considerazione:<\/p>\n<ul>\n<li>Nel caso di un accelerometro, questo si misura in forze G;<\/li>\n<li>I giroscopi sono classificati in base alla velocit\u00e0 di rotazione angolare che possono quantificare in gradi\/secondo;<\/li>\n<li>I magnetometri misurano le loro capacit\u00e0 in \u00b5T, che possono variare a seconda dell&rsquo;asse del sensore (x, y, z).<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>2. La sensibilit\u00e0 =&gt;\u00a0<\/strong>numero assoluto che rappresenta la pi\u00f9 piccola quantit\u00e0 di cambiamento che pu\u00f2 essere misurata e rilevata. Per i sensori, questo \u00e8 direttamente legato al numero di bit riservati per il sensore stesso. Pi\u00f9 \u00e8 alto il numero di bit, maggiore sar\u00e0 la sensibilit\u00e0.<\/p>\n<p><strong>Offset rispetto alla gravit\u00e0 zero<\/strong> valore dell&rsquo;accelerometro quando nessuna forza esterna viene applicata, che rappresenta l&rsquo;errore minimo rilevato.<\/p>\n<p><strong>Offset del tasso zero:<\/strong> valore del giroscopio in assenza di movimento angolare, che pu\u00f2 dipendere dalla temperatura.<\/p>\n<p><strong>Flusso di dati:<\/strong> il numero di misurazioni effettuate durante un determinato intervallo di tempo. Durante la scelta dell&rsquo;IMU, \u00e8 necessario assicurarsi che i tassi dei sensori supportati corrispondano alle esigenze specifiche per le applicazioni.<\/p>\n<p><strong>Densit\u00e0 del rumore:<\/strong> definita in unit\u00e0 per larghezza di banda della radice quadrata, tipicamente:<\/p>\n<ul>\n<li>ug\/sqrt(Hz) per gli accelerometri<\/li>\n<li>deg\/s\/sqrt(Hz) per i giroscopi<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Banda passante:<\/strong> la gamma di frequenze entro la quale un accelerometro o un giroscopio funziona.<\/p>\n<p><strong>Interfacce:<\/strong> quale cavo e protocollo di comunicazione utilizza l&rsquo;IMU e il sistema integrato?<\/p>\n<p><strong>Gamma di temperatura:<\/strong> le sonde di temperatura ambientale minima e massima che possono funzionare in sicurezza per fornire misurazioni precise.<\/p>\n<h3>Parametri in uscita<\/h3>\n<p><strong>Precisione statica:<\/strong> precisione dell\u2019uscita del sensore quando il dispositivo \u00e8 relativamente stabile\/immobile;<\/p>\n<p><strong>Precisione dinamica:<\/strong> precisione dell\u2019uscita del sensore quando il dispositivo \u00e8 in movimento;<\/p>\n<p><strong>Errore di rotazione:<\/strong> differenza tra il vettore di uscita e il vettore reale, misurato in gradi;<\/p>\n<p><strong>Heading Error :<\/strong> differenza tra l\u2019uscita dell\u2019asse yaw e il suo valore reale, misurato in gradi;<\/p>\n<p><strong>Heading Drift :<\/strong> errore accumulato nel tempo;<\/p>\n<p><strong>RAW Accel\/Gyro\/Mag :<\/strong> uscita grezza di ciascun sensore, prima di qualsiasi elaborazione;<\/p>\n<p><strong>Calibrated Accel\/Gyro\/Mag:<\/strong> uscita di ciascun sensore dopo che \u00e8 stata applicata la fusione dei sensori per elaborare e filtrare ogni segnale.<\/p>\n<h3>Calibrazione<\/h3>\n<p>Dopo aver esaminato i parametri e le uscite dei sensori, \u00e8 necessario considerare un altro aspetto: la calibrazione. Le opzioni di calibrazione scelte dipendono dal budget e dalle esigenze del progetto.<\/p>\n<p><strong>Nominale<\/strong>: la calibrazione nominale utilizza i valori medi del sensore per ottenere prestazioni medie;<\/p>\n<p><strong>Per dispositivo<\/strong>: la calibrazione per dispositivo consente di calibrare alcuni fattori, come il guadagno del sensore, specifici per ciascun componente. A seconda dell&rsquo;applicazione, si pu\u00f2 scegliere di calibrare su un singolo asse o su pi\u00f9 assi del progetto;<\/p>\n<p><strong>Dinamica<\/strong>: se ritenete che la calibrazione nominale sia sufficiente, l\u2019uscita del sensore pu\u00f2 comunque essere migliorata dinamicamente sul campo. Le caratteristiche del sensore variano in funzione della temperatura e possono essere regolate progressivamente durante l\u2019utilizzo nella sua applicazione finale.<\/p>\n<h2>Algoritmi di fusione dei dati<\/h2>\n<h3>Il filtro di Kalman<\/h3>\n<p>Il filtro di Kalman \u00e8 un modello di implementazione:<\/p>\n<ul>\n<li>In primo luogo, sulla base del suo modello, il filtro fa un&rsquo;ipotesi sul prossimo valore di uscita del sensore;<\/li>\n<li>in seguito, prende il valore misurato confrontandolo con la sua ipotesi;<\/li>\n<li>infine, aggiorna il suo modello per fare ipotesi pi\u00f9 precise per la misurazione successiva.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ogni sequenza di dati proveniente dai sensori viene utilizzata per migliorare statisticamente il modello di calcolo delle uscite. Allo stesso tempo, viene valutata anche la precisione dei sensori.<\/p>\n<p>Il modello dipende dall&rsquo;errore del sensore e dell&rsquo;applicazione in questione. Per i sistemi robotici mobili, la conoscenza del mondo reale ci dice che gli oggetti fisici si spostano lentamente e di continuo nello spazio, piuttosto che \u00ab\u00a0teletrasportarsi\u00a0\u00bb, come a volte potrebbero suggerire i campioni di coordinate GPS.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 significa che se un sensore, che fino a quel momento ha fornito valori eccellenti e costanti, inizia improvvisamente a rilevare dati improbabili (come avviene nei sistemi GPS\/radio quando si entra in un tunnel), l&rsquo;affidabilit\u00e0 attribuita a quel sensore diminuisce in poche iterazioni nell\u2019arco di pochi millisecondi, finch\u00e9 non torna a fornire valori coerenti.<\/p>\n<p>Si tratta di un approccio decisamente migliore rispetto al semplice calcolo della media poich\u00e9 il filtro di Kalman pu\u00f2 supportare la maggior parte dei suoi sensori che diventano in alcuni casi imprecisi. \u00c8 sufficiente che almeno un sensore continui a trasmettere valori relativamente affidabili. Garantisce il buon funzionamento del robot finch\u00e9 gli altri non tornano a funzionare.<\/p>\n<p>Il filtro di Kalman \u00e8 un&rsquo;applicazione di concetti pi\u00f9 generali delle catene di Markov e dell&rsquo;interferenza bayesiana, che sono modelli matematici che modellano le proprie previsioni in modo iterativo, basandosi sulle evidenze raccolte.<\/p>\n<p><span style=\"color: #111111; font-family: inherit; font-size: 2.1rem; font-weight: bold;\">Filtri PID<\/span><\/p>\n<p>I sistemi robotici pi\u00f9 semplici possono essere dotati di filtri PID. Possono essere considerati come filtri di Kalman primitivi alimentati da un singolo sensore, con tutte le regolazioni iterative eliminate e sostituite da tre valori fissi (kp, ki e kd).<\/p>\n<p>Si tratta di un sistema di correzione che regola l&rsquo;ingresso attraverso l&rsquo;anello di controllo per ottenere l&rsquo;uscita corretta.<\/p>\n<p>Anche quando i valori PID vengono impostati automaticamente o manualmente, l\u2019intero processo di \u201cmessa a punto\u201d (aggiustare, rubare, valutare, ripetere) \u00e8 una versione esternalizzata di Kalman con un umano che si occupa della fase di propagazione delle convinzioni.<\/p>\n<h3>Filtri personalizzati<\/h3>\n<p>I veri sistemi sono spesso ibridi, posizionandosi da qualche parte tra i due estremi.<\/p>\n<h2>Packages ROS per l&rsquo;IMU<\/h2>\n<p>Se si implementa il software del robot su ROS, sar\u00e0 pi\u00f9 facile acquistare sensori compatibili con ROS. <br \/>Ci\u00f2 significa che i produttori hanno gi\u00e0 sviluppato un pacchetto ROS per far interagire il sensore con ROS. Questo vi permetter\u00e0 di guadagnare tempo.<\/p>\n<p>Per quanto riguarda l&rsquo;IMU, il sensore pubblicher\u00e0 i dati grezzi o elaborati in funzione delle implementazioni dell&rsquo;IMU, sul topic\/imu. In seguito, su ROS \u00e8 possibile abbonarsi al topic per ottenere dei dati per utilizzarli per la navigazione. A proposito dei pacchetti ROS, alcuni sono gi\u00e0 implementati e aggiornati:<\/p>\n<ul>\n<li><a class=\"catalogue\" title=\"Le package ROS imu_transformer pour IMU\" href=\"http:\/\/wiki.ros.org\/action\/fullsearch\/imu_transformer\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">imu_transformer<\/a>: questo package fornisce una combinazione di nodo\/nodello che pu\u00f2 essere utilizzata per trasformare i dati IMU da un frame TF a un altro;<\/li>\n<li><a class=\"catalogue\" title=\"Outils ROS pour IMU\" href=\"https:\/\/github.com\/ccny-ros-pkg\/imu_tools\/tree\/kinetic\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">imu_tools<\/a> :<\/li>\n<li><a class=\"catalogue\" title=\"Le package ROS magdwick pour IMU\" href=\"http:\/\/wiki.ros.org\/imu_filter_madgwick\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Imu_filter_madgwic<\/a>: filtro che fonde le velocit\u00e0 angolari, le accelerazioni e (opzionalmente) le letture magnetiche di un dispositivo IMU generico in un orientamento, basato sull\u2019algoritmo di Sebastian Madgwick;<\/li>\n<\/ul>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a class=\"catalogue\" title=\"Doc ROS : imu_tools: imu_complementary_filter | imu_filter_madgwick | rviz_imu_plugin\" href=\"https:\/\/wiki.ros.org\/imu_complementary_filter\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Imu_complementary_filter<\/a>: filtro che fonde le velocit\u00e0 angolari, le accelerazioni e (facoltativamente) le letture magnetiche di un dispositivo IMU generico in un quaternione per rappresentare l\u2019orientamento del dispositivo rispetto al frame globale, basato sull\u2019algoritmo di Roberto G. Valenti<\/li>\n;\n<li>rviz_imu_plugin: un plugin per RViz che visualizza sensor_msgs::Imu messages<\/li>\n<li><a class=\"catalogue\" title=\"Un package ROS pour analyser les performances de l'IMU\" href=\"https:\/\/github.com\/gaowenliang\/imu_utils\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">imu_utils<\/a>: Package che permette di monitorare le prestazioni dell\u2019IMU in Matlab.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Come scegliere un&rsquo;IMU?<\/h2>\n<p>La scelta dipender\u00e0 dalle esigenze del tuo progetto. L&rsquo;IMU pi\u00f9 economica generer\u00e0 solo dei valori grezzi, mentre l&rsquo;<a class=\"catalogue\" title=\"Capteur d'orientation UM7\" href=\"https:\/\/www.generationrobots.com\/it\/333-aggiungete-sensori-giroscopici-e-inerziali\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">UM7<\/a> filtra i valori elaborati e li pubblica direttamente in un messaggio ROS.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-fff2371 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"fff2371\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-08a356f\" data-id=\"08a356f\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27dd18f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"27dd18f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Le prestazioni sono molto simili anche per le IMU pi\u00f9 costose. La differenza risiede nei servizi e nelle implementazioni aggiuntive:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li>Calcoli integrati;<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li>Filtri integrati (molto performanti: le <a class=\"catalogue\" title=\"IMU SBG Systems\" href=\"https:\/\/www.generationrobots.com\/it\/262_sbg-systems\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">IMU SBG Systems<\/a>);<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li>Microcontrollore integrato;<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li>Libreria per schede (Arduino, Raspberry Pi, ecc.);<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li>Compatibilit\u00e0 con ROS;<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li>Interfaccia;<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li>Integrazione con dati GPS (<a class=\"catalogue\" title=\"Centrale inertielle Ellipse 2 Micro INS SBG\" href=\"https:\/\/www.generationrobots.com\/fr\/403521-ellipse-2-micro-ins.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Centrale inerziale Ellipse 2 Micro INS di SBG Systems<\/a>);<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Quali sono le prestazioni dell&rsquo;IMU?<\/h2>\n<p>Un sensore IMU \u00e8 un componente utile da aggiungere al tuo robot. Ti fornir\u00e0 informazioni sull&rsquo;atteggiamento, l&rsquo;orientamento, la posizione, la velocit\u00e0, l&rsquo;accelerazione e la velocit\u00e0 di rotazione se i valori sono calcolati. <\/p><p>Tuttavia, devi tenere presente che l&rsquo;IMU \u00e8 soggetta a errori di deriva. Infatti gli errori si accumulano nel tempo, poich\u00e9 i nuovi valori sono basati su quelli precedenti. <\/p><p>In piu, visto che l&rsquo;IMU si serve del campo magnetico per calcolare i valori, pu\u00f2 essere influenzata da altri campi magnetici (motori, strutture metalliche, etc) che possono generare grandi errori. <\/p><p>Si possono per\u00f2, implementare delle correzioni e dei filtri per ridurre questo errore, ma l&rsquo;errore IMU deriver\u00e0 e aumenter\u00e0 continuamente. <\/p><p>Un modo per risolvere questo problema \u00e8 prendere in considerazione il valore della covarianza (coefficiente di fiducia), che pu\u00f2 evolversi nel tempo se troppo dimanico. <\/p><p>Un altro metodo \u00e8 aggiungere un sensore GPS. Infatti, il segnale GPS pu\u00f2 aggiornare il valore dell&rsquo;IMU e correggere il suo errore di deriva. <\/p><p>Cerchi risultati concreti? Troverai online un <a class=\"catalogue\" title=\"Visualisation en ligne des donn\u00e9es d'une IMU et de capteur EMG connect\u00e9 \u00e0 un poignet\" href=\"https:\/\/pdfs.semanticscholar.org\/f15f\/4040decc10f952805ec34921401ceaebb094.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">test di visualizzazione di dati di un&rsquo;IMU e di un sensore EMG collegato a un polso<\/a>, che ti dar\u00e0 un&rsquo;idea dell&rsquo;errore dell&rsquo;IMU (parte 2.1 e 3.1). <\/p><p>Questo articolo elenca e descrive tutti i <a class=\"catalogue\" title=\"Biais de l'IMU conduisant \u00e0 des erreurs\" href=\"https:\/\/www.edn.com\/evaluating-inertial-measurement-units\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">bias dell&rsquo;IMU che portano a errori<\/a>. <\/p><p>Troverai <a class=\"catalogue\" title=\"M\u00e9thode d'\u00e9valuation d'une IMU\" href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC4934280\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">qui<\/a> un metodo rapido ed efficace per valutare e scegliere un&rsquo;IMU.<\/p>\n<h2>Conclusione: vantaggi e svantaggi dell&rsquo;IMU<\/h2>\n<h3>Vantaggi dell&rsquo;IMU<\/h3>\n<ul>\n<li>Il sistema di navigazione inerziale \u00e8 indipendente da qualsiasi informazione esterna e non consuma troppa energia;<\/li>\n<li>Il sistema di navigazione inerziale pu\u00f2 fornire posizione, velocit\u00e0, comportamento, dati angolari, e l&rsquo;informazione di navigazione risultante \u00e8 continua;<\/li>\n<li>Misura ad alte frequenze e buona stabilit\u00e0;<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Svantaggi dell&rsquo;IMU<\/h3>\n<ul>\n<li>Grazie alle informazioni del sistema di navigazione integrato, l&rsquo;errore di posizionamento aumenta nel tempo e la precisione a lungo termine resta debole;<\/li>\n<li>\u00c8 necessario un lungo tempo di allineamento iniziale prima di ogni utilizzo;<\/li>\n<li>Le informazioni temporali non possono essere fornite;<\/li>\n<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In questo articolo, troverai informazioni utili per l&rsquo;acquisto dell&rsquo;IMU pi\u00f9 adatta al tuo capitolato tecnico. Scoprirai come funziona un&rsquo;IMU e come interpretare i principali parametri. Alla fine dell&rsquo;articolo, troverai anche dei link che ti indirizzeranno verso test e risorse. Definizione \u2013 Cos&rsquo;\u00e8 un IMU? Un&rsquo;unit\u00e0 di misura inerziale (IMU) \u00e8 un componente elettronico che fa[&#8230;]<br \/> <a class=\"button\" href=\"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/it\/imu-e-robotica-tutto-quello-che-devi-sapere\/\" style=\"float:right;\">Read this article &gt;&gt;<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":188,"featured_media":6998,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[10581,10702],"tags":[],"class_list":["post-20768","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-confronti-test-e-presentazione-dei-prodotti","category-guide-e-tutorial"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20768","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/188"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20768"}],"version-history":[{"count":44,"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20768\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20813,"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20768\/revisions\/20813"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6998"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20768"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20768"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20768"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}