Mobile robot localization with GNSS multipath detection using pseudorange residuals

要約

本稿では、マルチパス信号により大きな全地球測位衛星システム（GNSS）測位誤差が発生する都市環境における移動ロボットの使用に適した新しい測位手法を提案します。
GNSS 測位中、建物によって遮られた GNSS 衛星は、非見通し線 (NLOS) マルチパス信号と呼ばれる反射信号と回折信号を発します。
これらのマルチパス信号は重大な測位誤差の原因となります。
この論文で検討する重要な概念は、擬似距離残差の分析に基づく LOS 信号のみで構成される GNSS 擬似距離から計算された位置仮説の尤度を使用してユーザーの位置を推定することです。
ユーザーの位置の擬似距離残差から NLOS GNSS 信号を決定するには、擬似距離残差を計算する前に位置を正確に決定する必要があります。
この問題は、粒子フィルターを使用して解決されます。
我々は、LOS 擬似距離のみから計算したユーザ位置の仮説と粒子間のマハラノビス距離を用いた尤度推定手法を提案する。
提案手法の有効性を確認するために、現実世界の都市環境で測位テストを実行しました。
その結果、提案手法が都市部の峡谷におけるユーザの位置を正確に推定するのに有効であることが実証された。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel positioning technique suitable for use in mobile robots in urban environments in which large global navigation satellite system (GNSS) positioning errors occur because of multipath signals. During GNSS positioning, the GNSS satellites that are obstructed by buildings emit reflection and diffraction signals, which are called non-line-of-sight (NLOS) multipath signals. These multipath signals cause major positioning errors. The key concept considered in this paper is the estimation of a user’s position using the likelihood of the position hypotheses computed from the GNSS pseudoranges, consisting only of LOS signals based on the analysis of the pseudorange residuals. To determine the NLOS GNSS signals from the pseudorange residuals at the user’s position, it is necessary to accurately determine the position before the computation of the pseudorange residuals. This problem is solved using a particle filter. We propose a likelihood estimation method using the Mahalanobis distance between the hypotheses of the user’s position computed from only the LOS pseudoranges and the particles. To confirm the effectiveness of the proposed technique, a positioning test was performed in a real-world urban environment. The results demonstrated that the proposed method is effective for accurately estimating the user’s position in urban canyons.

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