Range-Visual-Inertial Sensor Fusion for Micro Aerial Vehicle Localization and Navigation

要約

私たちは、距離ベースのセンサーと視覚慣性オドメトリ (VIO) の相補的な利点をローカライゼーションに活用する、固定ラグ スムーサー ベースのセンサー フュージョン アーキテクチャを提案します。
2 つの固定ラグ スムーザー (FLS) を使用して、閉ループ制御のための正確な状態推定と高レートの姿勢生成を分離します。
最初の FLS は、超広帯域 (UWB) ベースの距離測定と VIO を組み合わせて、ロボットの軌道と、雑然とした環境での距離測定に影響を与える系統的なバイアスを推定します。
2 番目の FLS は、VIO に対する滑らかな補正を推定し、オンライン制御のために姿勢推定を高速で生成します。
提案された方法は軽量であり、計算制約のある超小型航空機 (MAV) 上で実行できます。
私たちは、現実世界の複数の雑然とした屋内環境での動的な軌道を含む閉ループ飛行テストを通じて、私たちのアプローチを検証します。
私たちの方法では、既製のセンサーを使用してデシメートルからサブデシメートルレベルの測位精度を実現し、最小限に調整されたオープンソースコントローラーでデシメートルレベルの追跡精度を実現します。

要約(オリジナル)

We propose a fixed-lag smoother-based sensor fusion architecture to leverage the complementary benefits of range-based sensors and visual-inertial odometry (VIO) for localization. We use two fixed-lag smoothers (FLS) to decouple accurate state estimation and high-rate pose generation for closed-loop control. The first FLS combines ultrawideband (UWB)-based range measurements and VIO to estimate the robot trajectory and any systematic biases that affect the range measurements in cluttered environments. The second FLS estimates smooth corrections to VIO to generate pose estimates at a high rate for online control. The proposed method is lightweight and can run on a computationally constrained micro-aerial vehicle (MAV). We validate our approach through closed-loop flight tests involving dynamic trajectories in multiple real-world cluttered indoor environments. Our method achieves decimeter-to-sub-decimeter-level positioning accuracy using off-the-shelf sensors and decimeter-level tracking accuracy with minimally-tuned open-source controllers.

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