A Unified Initial Alignment Method of SINS Based on FGO

要約

初期アライメントにより、SINS (ストラップダウン慣性航法システム) の正確な姿勢が提供されます。
IMU のバイアスと位置ずれ角度をさらに推定することにより、再帰ベイジアン フィルターが正確になります。
ただし、以前の機首方位誤差は、収束速度と精度に大きな影響を与えます。
さらに、精度は単一タイムステップでの反復によって制限されます。
粗調整手法 OBA (最適化ベースの調整) は、MLE (最尤推定) を使用して最適な姿勢を迅速に見つけます。
ただし、姿勢精度を低下させる IMU バイアスと位置ずれ角度を考慮した方法はほとんどありません。
本稿では、FGO (ファクターグラフ最適化) と IBF (慣性ベースフレーム) に基づく統合手法を提案します。
姿勢はMLEにより推定され、IMUバイアスとミスアライメント角はMAP推定により推定されます。
すべてのタイム ステップの状態が一緒に最適化され、精度がさらに向上します。
回転 MEMS SINS に関する物理実験では、この方法の機首方位精度が限られたアライメント時間で改善されることが示されています。

要約(オリジナル)

The initial alignment provides an accurate attitude for SINS (strapdown inertial navigation system). By further estimating the IMU’s bias and misalignment angle, the recursive Bayesian filter is accurate. However, the prior heading error has significant influence on the convergence speed and accuracy. In addition, the accuracy will be limited by its iteration at a single time-step. Coarse alignment method OBA (optimization-based alignment) uses MLE (maximum likelihood estimation) to find the optimal attitude quickly. However, few methods consider the IMU bias and misalignment angle, which will reduce the attitude accuracy. In this paper, a unified method based on FGO (Factor graph optimization) and IBF (inertial base frame) is proposed. The attitude is estimated by MLE, IMU bias and misalignment angle are estimated by MAP estimation. The state of all time steps is optimized together to further improve the accuracy. Physical experiments on the rotation MEMS SINS show that the heading accuracy of this method is improved in limited alignment time.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google