Towards a Factor Graph-Based Method using Angular Rates for Full Magnetometer Calibration and Gyroscope Bias Estimation

要約

MEMS 姿勢方位基準システムは、システムの姿勢を決定するために広く使用されていますが、センサーの測定バイアスにより精度が制限されます。
この論文では、磁力計およびジャイロスコープ校正 (MAGYC) と呼ばれる新しいファクター グラフ ベースの方法を紹介します。
MAGYC は、角速度ジャイロスコープからの 3 軸角速度測定を利用して、バッチおよびオンライン アプリケーションの校正を強化します。
私たちのアプローチは、校正に必要な機器の動きにそれほど制限のない条件を課し、局所的な磁場や機器の姿勢に関する知識の必要性を排除し、スムージングおよびマッピングのフレームワーク内のファクター グラフ アルゴリズムへの統合を容易にします。
提案手法を数値シミュレーションと水中探査機に搭載したセンサーを用いた現場での実験評価により評価します。
最終的に、私たちが提案した方法は、標準的な海底マッピング調査において、水中探査機の船首方位誤差の標準偏差を 6.21 度から 0.57 度に減少させました。

要約(オリジナル)

MEMS Attitude Heading Reference Systems are widely employed to determine a system’s attitude, but sensor measurement biases limit their accuracy. This paper introduces a novel factor graph-based method called MAgnetometer and GYroscope Calibration (MAGYC). MAGYC leverages three-axis angular rate measurements from an angular rate gyroscope to enhance calibration for batch and online applications. Our approach imposes less restrictive conditions for instrument movements required for calibration, eliminates the need for knowledge of the local magnetic field or instrument attitude, and facilitates integration into factor graph algorithms within Smoothing and Mapping frameworks. We evaluate the proposed methods through numerical simulations and in-field experimental assessments using a sensor installed on an underwater vehicle. Ultimately, our proposed methods reduced the underwater vehicle’s heading error standard deviation from 6.21 to 0.57 degrees for a standard seafloor mapping survey.

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