Attitude-Estimation-Free GNSS and IMU Integration

要約

全地球測位衛星システム (GNSS) は、地球固定座標系における 3 次元の位置と速度を取得できるセンサーであり、屋外でのロボットや車両の位置推定などに広く利用されています。
GNSS 測位の精度と可用性を向上させるために、さまざまな GNSS/慣性測定ユニット (IMU) 統合方法が提案されています。
ただし、これらすべての方法では、IMU データを融合するために、推定された状態に 3D 姿勢を追加する必要があります。
本研究では、GNSSとIMUを組み合わせた姿勢推定を必要としない新しい最適化測位手法を提案します。
提案手法では、加速度計で観測される3次元加速度の大きさのみを利用した状態間の制約と、ジャイロスコープで計測した角度変化を利用した速度ベクトル間の角度の制約の2種類を使用します。
シミュレーションデータによる評価結果から、提案手法はIMUの取り付け位置誤差が大きくなった場合でも位置推定精度を維持し、GNSS観測にマルチパス誤差やデータ欠損が含まれる場合の精度が向上することがわかりました。
提案手法により、実環境で取得した IMU を用いた実験において測位精度を向上させることができます。

要約(オリジナル)

A global navigation satellite system (GNSS) is a sensor that can acquire 3D position and velocity in an earth-fixed coordinate system and is widely used for outdoor position estimation of robots and vehicles. Various GNSS/inertial measurement unit (IMU) integration methods have been proposed to improve the accuracy and availability of GNSS positioning. However, all these methods require the addition of a 3D attitude to the estimated state to fuse the IMU data. In this study, we propose a new optimization-based positioning method for combining GNSS and IMU that does not require attitude estimation. The proposed method uses two types of constraints: one is a constraint between states using only the magnitude of the 3D acceleration observed by an accelerometer, and the other is a constraint on the angle between the velocity vectors using the angular change measured by a gyroscope. The evaluation results with the simulation data show that the proposed method maintains the position estimation accuracy even when the IMU mounting position error increases and improves the accuracy when the GNSS observations contain multipath errors or missing data. The proposed method could improve positioning accuracy in experiments using IMUs acquired in real environments.

arxiv情報

著者 Taro Suzuki
発行日 2023-12-21 11:27:27+00:00
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