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/ NetNews Usenet Archive 1992 #26 / NN_1992_26.iso / spool / comp / robotics / 2290 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-11-09  |  1.8 KB

  1. Path: sparky!uunet!snorkelwacker.mit.edu!ai-lab!aztec!bleck
  2. From: bleck@aztec.ai.mit.edu (Olaf Bleck)
  3. Newsgroups: comp.robotics
  4. Subject: Re: Cheap, light orientation sensor needed
  5. Date: 10 Nov 1992 02:51:58 GMT
  6. Organization: MIT Artificial Intelligence Laboratory
  7. Lines: 25
  8. Sender: bleck@aztec (Olaf Bleck)
  9. Distribution: world
  10. Message-ID: <1dn84eINN8m9@life.ai.mit.edu>
  11. References: <1sDsTB1w165w@galsci.uucp> <1992Nov6.165554.16576@PacBell.COM>
  12. Reply-To: bleck@ai.mit.edu
  13. NNTP-Posting-Host: aztec.ai.mit.edu
  14.  
  15. In article <1992Nov6.165554.16576@PacBell.COM>, tlhouns@ns.pacbell.com (Lee Hounshell) writes:
  16. |> I had an idea for constructing one using "bend" sensors with weights attached
  17. |> to one end.  As the robot's orientation would change, the sensors would move
  18. |> (because of gravity pulling the weights).  If several of these sensors were
  19. |> placed strategically inside a robot's chassis, I suspect that one could calculate
  20. |> the robot's orientation fairly accurately.  Any comments?
  21.  
  22.  
  23. Ah!  But wait!  What are the weights really telling you?  They don't hang
  24. down with gravity, they hang in the direction of their net acceleration,
  25. which is the classic problem with "cheap" inertial sensors.  Unless your
  26. robot only samples the sensor when it's been standing still for a while
  27. (which you need some other sensor to tell you), you don't kow what your
  28. robot's orientation is, unless you can integrate your sensor perfectly over
  29. time, and it doesn't have any mechanical error.  
  30.  
  31. This is a particular problem with things like the robotic helicopter task,
  32. where the helicopter is basically depending in all six axis on inertial data.
  33. The trend is to use cameras and stuff to look at the ground/horizon/etc. to
  34. recalibrate a few time/sec.
  35.  
  36. So you've basically rediscovered inertial nav here, where your "accuracy" is
  37. basically log($$$)... in the general case.
  38.  
  39. -Olaf
  40.