MR-ULINS: A Tightly-Coupled UWB-LiDAR-Inertial Estimator with Multi-Epoch Outlier Rejection

要約

LiDAR 慣性オドメトリ (LIO) と超広帯域 (UWB) が統合され、全地球航法衛星システム (GNSS) が拒否された環境でもドリフトのない測位を実現します。
ただし、UWB は系統的な距離誤差 (クロック ドリフトやアンテナ位相中心オフセットなど) や見通し外 (NLOS) 信号の影響を受ける可能性があり、その結果、堅牢性が低下します。
この研究では、マルチステート制約カルマン フィルター (MSCKF) フレームワーク内で UWB 範囲、LiDAR フレーム間、および IMU 測定を緊密に統合する UWB-LiDAR 慣性推定器 (MR-ULINS) を提案します。
系統的な距離誤差は、オンラインで推定および補正されるように正確にモデル化されています。
さらに、LIO の相対精度を利用して、UWB NLOS のためのマルチエポック外れ値除去アルゴリズムを提案します。
具体的には、LIO の相対軌道を使用して、スライディング ウィンドウ内のすべての距離測定値の一貫性を検証します。
広範な実験結果により、MR-ULINS は、厳しい NLOS 干渉のある複雑な屋内環境において、約 0.1 m の測位精度を達成できることが実証されています。
アブレーション実験は、オンライン推定とマルチエポック外れ値の除去により位置決め精度を効果的に向上できることを示しています。
さらに、MR-ULINS は、予備の基地局を使用して、LiDAR が縮退したシーンや UWB に困難な状況でも高い精度と堅牢性を維持します。

要約(オリジナル)

The LiDAR-inertial odometry (LIO) and the ultra-wideband (UWB) have been integrated together to achieve driftless positioning in global navigation satellite system (GNSS)-denied environments. However, the UWB may be affected by systematic range errors (such as the clock drift and the antenna phase center offset) and non-line-of-sight (NLOS) signals, resulting in reduced robustness. In this study, we propose a UWB-LiDAR-inertial estimator (MR-ULINS) that tightly integrates the UWB range, LiDAR frame-to-frame, and IMU measurements within the multi-state constraint Kalman filter (MSCKF) framework. The systematic range errors are precisely modeled to be estimated and compensated online. Besides, we propose a multi-epoch outlier rejection algorithm for UWB NLOS by utilizing the relative accuracy of the LIO. Specifically, the relative trajectory of the LIO is employed to verify the consistency of all range measurements within the sliding window. Extensive experiment results demonstrate that MR-ULINS achieves a positioning accuracy of around 0.1 m in complex indoor environments with severe NLOS interference. Ablation experiments show that the online estimation and multi-epoch outlier rejection can effectively improve the positioning accuracy. Besides, MR-ULINS maintains high accuracy and robustness in LiDAR-degenerated scenes and UWB-challenging conditions with spare base stations.

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