Robust, High-Precision GNSS Carrier-Phase Positioning with Visual-Inertial Fusion

要約

堅牢で高精度なグローバル ローカリゼーションは、さまざまな屋外ロボット アプリケーションの基本です。
従来の融合方法は、精度の低い疑似距離ベースの GNSS 測定 ($>>5m$ エラー) を使用し、地球中心地球固定 (ECEF) フレームへの粗い登録しか得られません。
このホワイト ペーパーでは、高精度の GNSS 搬送波位相測位を活用し、GNSS 搬送波位相に関連する整数のあいまいさをより適切に解決する拡張カルマン フィルター (EKF) フレームワークを使用して、ローカルの視覚慣性オドメトリ (VIO) 追跡を支援します。
%ECEF フレームでセンチメートル レベルの精度を実現します。
また、VIO を ECEF フレームに正確に合わせるために、正確な GNSS アンテナから IMU への外部キャリブレーションのアルゴリズムを提案します。
一緒に、私たちのシステムは、ひどく遮られた都市の峡谷での実世界のハードウェア実験によって実証された堅牢な全地球測位を実現し、整数の曖昧さ解決率と測位 RMSE 精度の点で最先端の RTKLIB を大幅に上回ります。

要約(オリジナル)

Robust, high-precision global localization is fundamental to a wide range of outdoor robotics applications. Conventional fusion methods use low-accuracy pseudorange based GNSS measurements ($>>5m$ errors) and can only yield a coarse registration to the global earth-centered-earth-fixed (ECEF) frame. In this paper, we leverage high-precision GNSS carrier-phase positioning and aid it with local visual-inertial odometry (VIO) tracking using an extended Kalman filter (EKF) framework that better resolves the integer ambiguity concerned with GNSS carrier-phase. %to achieve centimeter-level accuracy in the ECEF frame. We also propose an algorithm for accurate GNSS-antenna-to-IMU extrinsics calibration to accurately align VIO to the ECEF frame. Together, our system achieves robust global positioning demonstrated by real-world hardware experiments in severely occluded urban canyons, and outperforms the state-of-the-art RTKLIB by a significant margin in terms of integer ambiguity solution fix rate and positioning RMSE accuracy.

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