Wheel-GINS: A GNSS/INS Integrated Navigation System with a Wheel-mounted IMU

要約

移動ロボットが屋外で効率的に動作するには、長期にわたって正確かつ堅牢な位置特定システムが不可欠です。
最近の研究では、車輪に取り付けられた慣性計測ユニット (Wheel-IMU) ベースの推測航法システムの重要な利点が示されています。
ただし、外部補正信号がないため、長期間にわたってドリフトします。
長期にわたる正確な位置特定という目標を達成するために、私たちは Wheel-IMU を使用した全地球測位衛星システム (GNSS)/慣性航法システム (INS) 統合ナビゲーション システムである Wheel-GINS を提案します。
Wheel-GINS は、拡張カルマン フィルターを介して GNSS 位置測定を Wheel-IMU と融合し、長期的な誤差ドリフトを制限し、GNSS 信号がブロックされた場合に継続的な状態推定を提供します。
GNSS/Wheel-IMU 統合の特殊性を考慮して、Wheel-IMU レバーアームと取り付け角度、ホイール半径誤差など、Wheel-IMU 設置パラメータの詳細なモデリングとオンライン推定を実行します。
実験結果では、GNSS 停止時に Wheel-GINS が従来の GNSS/オドメーター/INS 統合ナビゲーション システムよりも優れたパフォーマンスを発揮することが示されました。
同時に、Wheel-GINS は Wheel-IMU の設置パラメータをオンラインで効果的に推定でき、その結果、位置特定の精度とシステムの実用性が向上します。
私たちの実装のソース コードは公開されています (https://github.com/i2Nav-WHU/Wheel-GINS)。

要約(オリジナル)

A long-term accurate and robust localization system is essential for mobile robots to operate efficiently outdoors. Recent studies have shown the significant advantages of the wheel-mounted inertial measurement unit (Wheel-IMU)-based dead reckoning system. However, it still drifts over extended periods because of the absence of external correction signals. To achieve the goal of long-term accurate localization, we propose Wheel-GINS, a Global Navigation Satellite System (GNSS)/inertial navigation system (INS) integrated navigation system using a Wheel-IMU. Wheel-GINS fuses the GNSS position measurement with the Wheel-IMU via an extended Kalman filter to limit the long-term error drift and provide continuous state estimation when the GNSS signal is blocked. Considering the specificities of the GNSS/Wheel-IMU integration, we conduct detailed modeling and online estimation of the Wheel-IMU installation parameters, including the Wheel-IMU leverarm and mounting angle and the wheel radius error. Experimental results have shown that Wheel-GINS outperforms the traditional GNSS/Odometer/INS integrated navigation system during GNSS outages. At the same time, Wheel-GINS can effectively estimate the Wheel-IMU installation parameters online and, consequently, improve the localization accuracy and practicality of the system. The source code of our implementation is publicly available (https://github.com/i2Nav-WHU/Wheel-GINS).

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