Cảm biến đo quán tính là một thiết bị được sử dụng để ước lượng sự thay đổi vị trí theo thời gian của một phương tiện, như ô tô hoặc rô-bốt, dựa trên dữ liệu từ các cảm biến bên trong của nó. Thuật ngữ “odometry” bắt nguồn từ sự kết hợp của từ “hodos” (có nghĩa là đường đi trong tiếng Hy Lạp) và “metron” (có nghĩa là đo lường). Do đó, đo quán tính về bản chất là quá trình đo lường quãng đường mà một phương tiện đã di chuyển.
Đây là loại cảm biến được sử dụng phổ biến nhất để ước lượng vị trí và hướng(orientation) của rô-bốt di động. Điều này là do khả năng triển khai(implementation) dễ dàng trong thời gian thực và có thể hoạt động độc lập(independently) mà không cần thông tin từ bên ngoài(external information).
Có nhiều loại cảm biến đo quán tính khác nhau, mỗi loại hoạt động theo các nguyên lý riêng:
- Bộ mã hóa bánh xe (Wheel Encoders): Trong nhiều loại rô-bốt, đặc biệt là rô-bốt có bánh xe, một loại cảm biến đo quán tính phổ biến là bộ mã hóa bánh xe. Các thiết bị này đo lường sự quay của bánh xe rô-bốt. Bằng cách biết kích thước bánh xe và số vòng quay của nó, rô-bốt có thể ước lượng quãng đường đã di chuyển. Nếu rô-bốt có nhiều bánh xe và có thể đo lường riêng lẻ từng bánh, nó cũng có thể ước lượng được sự thay đổi về hướng di chuyển (góc quay của rô-bốt).
- Đo quán tính bằng thị giác (Visual Odometry): Đây là một phương pháp đo quán tính sử dụng camera để ước lượng chuyển động. Bằng cách nhận diện các điểm đặc trưng trong môi trường và theo dõi sự dịch chuyển của các điểm này qua từng khung hình, rô-bốt có thể xác định chuyển động của chính nó. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong các môi trường mà bộ mã hóa bánh xe có thể không đáng tin cậy, chẳng hạn như trên địa hình gồ ghề hoặc bề mặt có ma sát thấp.
- Bộ đo lường quán tính (IMU – Inertial Measurement Units): Đây là thiết bị đo gia tốc(acceleration) và vận tốc góc(angular velocity), có thể được tích hợp theo thời gian để ước lượng sự thay đổi vị trí và hướng đi. Tuy nhiên, phép đo từ IMU có xu hướng tích lũy lỗi theo thời gian(accumulate errors over time), vì vậy nó thường được sử dụng kết hợp với các loại cảm biến đo quán tính khác để cải thiện độ chính xác.
Trong lĩnh vực rô-bốt cứu hộ, cảm biến đo quán tính đóng vai trò quan trọng trong định vị và điều hướng. Ví dụ, bằng cách xác định quãng đường đã di chuyển, rô-bốt có thể theo dõi vị trí của mình so với điểm xuất phát (một phương pháp gọi là định vị quán tính – dead reckoning), hoặc nó có thể kết hợp dữ liệu đo quán tính với dữ liệu từ các cảm biến khác (như GPS hoặc LiDAR) để xây dựng bản đồ môi trường xung quanh và xác định vị trí của nó trong bản đồ đó.
Đây là loại cảm biến được sử dụng phổ biến nhất để ước lượng vị trí và hướng của rô-bốt di động. Điều này là do khả năng triển khai dễ dàng trong thời gian thực và có thể hoạt động độc lập mà không cần thông tin từ bên ngoài.
Nguyên lý cơ bản của cảm biến đo quán tính (odometry sensor) là tích hợp thông tin chuyển động gia tăng theo thời gian, dẫn đến sự tích lũy lỗi không giới hạn. Lỗi trong đo quán tính được chia thành hai nhóm:
- Lỗi có hệ thống(systematic errors) bao gồm đường kính bánh xe không đều(unequal wheel diameters), sai số về khoảng cách giữa các bánh và đường kính bánh xe không đồng nhất.
- Lỗi không có hệ thống(non-systematic errors) bao gồm trượt bánh xe(wheel slippage) và bề mặt sàn không bằng phẳng(uneven floor surface).
Độ chính xác của cảm biến đo quán tính giảm dần khi quãng đường di chuyển tăng lên, do đó việc hiệu chỉnh là rất cần thiết để cải thiện độ chính xác. [reference] đã đề xuất phương pháp University of Michigan Benchmark (UMBmark) để giảm lỗi có hệ thống. Mặc dù có nhiều phương pháp giảm lỗi đo quán tính, nhưng các lỗi không giới hạn vẫn tồn tại. Việc kết hợp cảm biến đo quán tính với các cảm biến bên ngoài như la bàn điện tử, cảm biến quán tính và cảm biến siêu âm giúp cải thiện độ chính xác.