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⚙️ Calibração de Sistemas

Objetivo do Módulo

Aprender a calibrar os principais sensores de um humanoide para garantir precisão máxima em operação.

🧭 Calibração de IMU (Unidade de Medição Inercial)​

Por Que Calibrar?​

IMU mede aceleração e rotação, mas sofre de drift (desvio acumulado). Sem calibração, após 10 minutos o robô pode pensar que está inclinado 5°.

Procedimento de Calibração​

Quando: Calibrar offsets de acelerômetro e giroscópio

Passos:

# 1. Colocar robô em superfície PERFEITAMENTE plana
# 2. Robô totalmente parado (motores desligados)
# 3. Executar calibração

ros2 run robot_calibration calibrate_imu

# Aguardar 60 segundos (coleta 6000 amostras @ 100 Hz)
# Saída:
# Accel offset: x=0.02, y=-0.01, z=9.81
# Gyro offset: x=0.001, y=0.002, z=0.000

Salvar Calibração:

# imu_calibration.yaml
accelerometer_offset:
  x: 0.02
  y: -0.01
  z: 0.00  # Z deve ser ~0 (9.81 é gravidade)
gyroscope_offset:
  x: 0.001
  y: 0.002
  z: 0.000

Verificação Pós-Calibração​

# Verificar se IMU está reportando corretamente
ros2 topic echo /imu/data

# Com robô parado e plano:
# - angular_velocity: ~(0, 0, 0)
# - linear_acceleration.z: ~9.81 m/s²

🔧 Calibração de Encoders​

O Que São Encoders?​

Sensores que medem ângulo das juntas (quantos graus o joelho flexionou).

Calibrar Zero Mecânico​

Procedimento:

  1. Posicionar junta em posição conhecida (ex: joelho totalmente reto = 0°)
  2. Executar comando de calibração:
import rclpy
from std_srvs.srv import Trigger

# Chamar serviço de calibração
client = node.create_client(Trigger, '/calibrate_joint_left_knee')
client.wait_for_service()

request = Trigger.Request()
response = client.call(request)

if response.success:
    print("Calibrado: left_knee @ 0°")

⚖️ Calibração de Sensores de Força/Torque​

Onde Estão?​

  • Pés (medir força de contato com chão)
  • Punhos (medir força ao pegar objetos)

Calibração de Offset​

# Robô suspenso (pés no ar, sem carga)
force_samples = []
for i in range(100):
    force = read_force_sensor('left_foot')
    force_samples.append(force)

offset = np.mean(force_samples, axis=0)
# offset = (0.5, -0.2, 2.0) N

# Salvar
save_calibration('left_foot', offset)

Calibração de Escala​

# Aplicar peso conhecido (ex: 10 kg = 98.1 N)
force_with_weight = read_force_sensor('left_foot') - offset
expected_force = 98.1  # N

scale_factor = expected_force / force_with_weight[2]  # Eixo Z
print(f"Scale: {scale_factor}")  # Deve ser ~1.0

📷 Calibração de Câmeras​

Parâmetros Intrínsecos​

O que calibrar: Distorção da lente, focal length

Ferramenta: OpenCV

# Imprimir padrão xadrez
# https://docs.opencv.org/4.x/pattern.png

# Capturar 20+ fotos do padrão em ângulos diferentes
ros2 run image_view image_saver --ros-args -r image:=/camera/image_raw

# Calibrar
ros2 run camera_calibration cameracalibrator --size 8x6 --square 0.025 image:=/camera/image_raw

Saída:

image_width: 1280
image_height: 720
camera_matrix:
  rows: 3
  cols: 3
  data: [800.0, 0.0, 640.0,
         0.0, 800.0, 360.0,
         0.0, 0.0, 1.0]
distortion_coefficients:
  rows: 1
  cols: 5
  data: [-0.2, 0.05, 0.0, 0.0, 0.0]  # k1, k2, p1, p2, k3

Parâmetros Extrínsecos​

O que calibrar: Posição da câmera relativa ao corpo do robô

Ferramenta: TF tree + ArUco marker

# Robô olha para marcador ArUco de posição conhecida
# Sistema calcula transformação camera → base_link

🎯 Checklist de Calibração Completo​

PRÉ-OPERAÇÃO DIÁRIA:
□ IMU: Verificar drift (< 0.5°/min)
□ Encoders: Testar 5 juntas aleatórias
□ Força: Zero com robô suspenso

SEMANAL:
□ Câmeras: Verificar foco e distorção
□ IMU: Calibração estática completa

MENSAL:
□ Encoders: Calibração completa de todos
□ Força: Teste com pesos conhecidos
□ Câmeras: Recalibração intrinseca

🔗 Próximos Passos​

Próximo Módulo

🔧 Manutenção Preventiva →

Aprenda inspeção, lubrificação e troca de componentes.