Hey,
der Standardansatz den ich für genaue Positionierung kenne ist: Laserscanner + Odometrie (In dem Fall inverse Kinematik). Die Daten in einen SLAM Algorithmus übergeben. Dieser erstellt eine Karte und berechnet möglichst genau die Position darin. (So in etwa wird das auch hier gemacht : https://www.fzi.de/forschung/projekt-details/lauron/ ). Aber selbst mal damit hat man im Worst Case eine Abweichung > 5mm.
Bevor ich jetzt auf weitere Details bzw.Vorschläge eingehe erst einmal paar Eingangsüberlegungen:
Welcher Teil des Hexapods soll auf 5mm genau positioniert werden? Jedes Bein, das Zentrum, irgendein Sensor? Kann deine Mechanik überhaupt so genau arbeiten? 5mm sind für einen Hexapoden eine ziemliche Anforderungen.
Kommen wir zum sensoriellen Teil bzw. der Lokalisierung.
Du wirst feststellen, dass du mit kaum einem bezahlbaren Sensor (Auch nicht mit einem Lidar - wobei diese meistens unter 5mm Messfehler liegen) überhaupt dauerhaft die geforderte Messagenauigkeit erreichen kannst. Häufig werden deshalb verschiedene Sensoren kombiniert. Z.B. kann man relativen Sensoren sehr genau kleine Änderungen messen, jedoch hat man auf Dauer ein Drift darauf. Deshalb kann einen einen relativen Sensor mit einem absoluten Sensor fusionieren um eine bessere Genauigkeit zu erhalten. Das Stichwort hierfür ist Sensorfusion. Dabei muss man aber in Regel (besonders wenn man gesteigerte Anforderungen hat) ziemlich tief in die Signalverarbeitung einsteigen. Stichwort Kalmanfilter bzw. EKF, oder Partikelfilter. Das sind alles Methoden wie man eine bekannte Ungenauigkeit des Sensors (z.b. der gemessene Wert ist Normalverteilt um den realen Messwert ->Messfehler ist normalverteilt) möglichst gut zu eliminieren. Hierbei gibt es jedoch zigtausende Ansätze bei denen das allgemeine Modell für einen speziellen Fall angepasst wurde.
Vorallem lässt man sowas in der Regel nicht mehr auf einem Aduino laufen sondern eher auf einem System wie dem Raspberry Pi (bzw. je nach Methode braucht man noch vieeel mehr Rechenleistung)
So das mal ein kurzen Überblick. Das Thema ist leider sehr groß und vielfältig weshalb man hierfür nicht die eine Lösung präsentieren kann. Wenn du allerdings letztendlich deine Umgebung mappen willst wirst du um SLAM nicht drum rumkommen (Wobei ich hier auch Leute kenne die das bestreiten würden - Allerdings sind die ALternativen nicht unbedingt so viel einfacher ) , deshalb könnte es sich für dich lohnen gleich richtig in die Thematik einzusteigen.
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