要約
姿勢グラフに基づく最適化手法は、レーザー スキャナやカメラなどのデバイスからのさまざまなセンサー測定値を使用してロボットの姿勢を推定するために広く使用されています。
最近、屋外移動ロボットの絶対 3D 位置を推定するために、全地球測位衛星システム (GNSS) が使用されています。
ただし、GNSS 単一点測位の精度はわずか数メートルであるため、GNSS はポーズ グラフのループ クロージャには使用されません。
この研究の主な目的は、時間相対リアルタイム運動学 GNSS (TR-RTK-GNSS) 技術を使用してポーズ グラフのループ クロージャを生成することです。
提案された TR-RTK-GNSS 技術は、単一の GNSS 受信機を備えた搬送波位相ベースの差動 GNSS に基づく時間差搬送波位相測位を使用します。
従来の RTK-GNSS とは異なり、スタンドアロンの GNSS 受信機のみを使用してロボットの相対位置を直接計算できます。
初期姿勢グラフは、GNSS ドップラー測定から計算された累積速度から生成されます。
速度の累積誤差を減らすために、グラフベースの最適化フレームワークのループ クロージャに TR-RTK-GNSS 手法を使用します。
提案手法の有効性を確認するために、無人航空機を使用して運動学的測位テストを実行しました。
テストの結果、スタンドアロンの GNSS 受信機のみを使用して、車両の軌道を約 3 cm の精度で推定できます。
要約(オリジナル)
A pose-graph-based optimization technique is widely used to estimate robot poses using various sensor measurements from devices such as laser scanners and cameras. The global navigation satellite system (GNSS) has recently been used to estimate the absolute 3D position of outdoor mobile robots. However, since the accuracy of GNSS single-point positioning is only a few meters, the GNSS is not used for the loop closure of a pose graph. The main purpose of this study is to generate a loop closure of a pose graph using a time-relative real-time kinematic GNSS (TR-RTK-GNSS) technique. The proposed TR-RTK-GNSS technique uses time-differential carrier phase positioning, which is based on carrier-phase-based differential GNSS with a single GNSS receiver. Unlike a conventional RTK-GNSS, we can directly compute the robot’s relative position using only a stand-alone GNSS receiver. The initial pose graph is generated from the accumulated velocity computed from GNSS Doppler measurements. To reduce the accumulated error of velocity, we use the TR-RTK-GNSS technique for the loop closure in the graph-based optimization framework. The kinematic positioning tests were performed using an unmanned aerial vehicle to confirm the effectiveness of the proposed technique. From the tests, we can estimate the vehicle’s trajectory with approximately 3 cm accuracy using only a stand-alone GNSS receiver.
arxiv情報
著者 | Taro Suzuki |
発行日 | 2023-12-05 03:00:50+00:00 |
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