Invariant filtering for wheeled vehicle localization with unknown wheel radius and unknown GNSS lever arm

要約

車輪半径が未知の車輪速度を備え、自動車内の未知の位置に配置された GNSS アンテナを介して位置が測定される非ホロノミック自動車 (より一般的には車輪付きロボット) のオブザーバー設計の問題を検討します。
チュートリアルと統一解説では、不変カルマン フィルターの分野における 2 フレーム システムの最近の理論を思い出します。
次に、一見すると範囲外のように見えますが、考慮されている問題に対処するためにそれを幾何学的に適応させる方法を示します。
これにより、自律的な誤差方程式と状態に依存しないヤコビアンを備えた不変の拡張カルマン フィルターが生成され、シミュレーションで非常にうまく機能することが示されています。
したがって、提案された新しい構造は、不変フィルタリングの適用範囲を拡張します。

要約(オリジナル)

We consider the problem of observer design for a nonholonomic car (more generally a wheeled robot) equipped with wheel speeds with unknown wheel radius, and whose position is measured via a GNSS antenna placed at an unknown position in the car. In a tutorial and unified exposition, we recall the recent theory of two-frame systems within the field of invariant Kalman filtering. We then show how to adapt it geometrically to address the considered problem, although it seems at first sight out of its scope. This yields an invariant extended Kalman filter having autonomous error equations, and state-independent Jacobians, which is shown to work remarkably well in simulations. The proposed novel construction thus extends the application scope of invariant filtering.

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