Full Magnetometer and Gyroscope Bias Estimation using Angular Rates: Theory and Experimental Evaluation of a Factor Graph-Based Approach

要約

微小電気機械システム (MEMS) の姿勢および方位基準システム (AHRS) は、システムの姿勢を決定するために広く使用されているにもかかわらず、センサーの測定バイアスによって制限されます。
この論文では、角速度ジャイロスコープからの 3 軸角速度測定を活用して、磁力計の硬鉄と軟鉄の両方のバイアスとジャイロスコープのバイアスを推定する、磁力計とジャイロスコープのキャリブレーション (MAGYC) と呼ばれる方法を紹介します。
バッチおよびオンラインの増分ファクター グラフに基づいたこのアプローチの 2 つの実装方法を紹介します。
私たちの方法は、校正に必要な機器の動きに課す制限が少なく、局所的な磁場の大きさ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 フレームワークのファクター グラフ アルゴリズムへの統合を容易にします。
数値シミュレーションと水中探査機に搭載されたセンサーを使用した現場での実験評価を通じて、提案された手法を検証します。
海底マッピング潜水の現場データに提案手法を実装することにより、水中探査機の推測航法に基づく位置推定誤差が移動距離の 10% から 0.5% に減少しました。

要約(オリジナル)

Despite their widespread use in determining system attitude, Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) Attitude and Heading Reference Systems (AHRS) are limited by sensor measurement biases. This paper introduces a method called MAgnetometer and GYroscope Calibration (MAGYC), leveraging three-axis angular rate measurements from an angular rate gyroscope to estimate both the hard- and soft-iron biases of magnetometers as well as the bias of gyroscopes. We present two implementation methods of this approach based on batch and online incremental factor graphs. Our method imposes fewer restrictions on instrument movements required for calibration, eliminates the need for knowledge of the local magnetic field magnitude or instrument’s attitude, and facilitates integration into factor graph algorithms for Smoothing and Mapping frameworks. We validate the proposed methods through numerical simulations and in-field experimental evaluations with a sensor onboard an underwater vehicle. By implementing the proposed method in field data of a seafloor mapping dive, the dead reckoning-based position estimation error of the underwater vehicle was reduced from 10% to 0.5% of the distance traveled.

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