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IMU (inertiale Messeinheit)

Sensor mit Beschleunigungsmesser und Gyroskop, der Beschleunigung und Drehung misst – der innere Gleichgewichtssinn des Roboters.

Eine IMU (Inertial Measurement Unit, inertiale Messeinheit) ist ein Sensor, der misst, wie sich ein Körper im Raum bewegt und dreht. Für einen humanoiden Roboter erfüllt sie eine ähnliche Rolle wie das Innenohr für den Menschen – sie gibt ihm einen Sinn für Gleichgewicht und Orientierung. Ohne IMU wüsste der Roboter nicht, ob er aufrecht steht oder sich Richtung Sturz neigt, und zweibeiniges Gehen wäre praktisch unmöglich.

Eine IMU kombiniert zwei grundlegende Sensortypen. Der Beschleunigungsmesser misst die lineare Beschleunigung in drei Achsen, also wie schnell der Körper anfährt oder abbremst (und auch die Richtung der Schwerkraft, die zeigt, wo „unten” ist). Das Gyroskop misst die Winkelgeschwindigkeit, also wie schnell und in welche Richtung sich der Körper dreht. Eine solche Anordnung nennt man eine sechsachsige IMU. Kommt noch ein Magnetometer hinzu, das das Erdmagnetfeld erfasst und beim Bestimmen der absoluten Richtung (Kompass) hilft, handelt es sich um eine neunachsige IMU.

Für die Gleichgewichtsregelung ist die IMU absolut entscheidend. Die Daten über Neigung und Drehung des Körpers fließen in die Berechnung des Zero Moment Point (ZMP) sowie in die moderne Ganzkörperregelung (Whole-Body Control) und die prädiktive Regelung (MPC) ein. Das Regelungssystem muss diese Daten hundertmal pro Sekunde auswerten, damit der Roboter reagieren kann, bevor er stürzt. Eine hochwertige IMU mit geringem Rauschen gehört deshalb zum Wichtigsten, womit ein Humanoid ausgestattet ist – wir finden sie in allen schreitenden Robotern, vom Unitree G1 über den Atlas bis zum Optimus.

Die IMU hat jedoch eine wesentliche Schwäche: Sie leidet unter dem sogenannten Drift. Kleine Messfehler summieren sich bei der Positionsberechnung allmählich auf, sodass die Positionsschätzung mit der Zeit von der Realität abweicht. Deshalb reicht die IMU allein zur Navigation nicht aus und wird mit weiteren Sensoren kombiniert – mit Kameras, LIDAR und SLAM-Algorithmen, die den Drift laufend anhand der Umgebung korrigieren.

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