Joint Magnetometer-IMU Calibration via Maximum A Posteriori Estimation

要約

このホワイトペーパーでは、キャリブレーションの精度と計算効率の向上に焦点を当てた、磁気計と慣性測定ユニットを共同で調整するための新しいアプローチを紹介します。
提案された方法は、キャリブレーションの問題を最大A事後推定問題として定式化し、センサーのキャリブレーションパラメーターと方向軌道の両方を未知のものとして処理します。
この定式化により、閉じた導関数を使用した効率的な最適化が可能になります。
この方法は、計算の複雑さと推定精度の観点から、2つの最先端のアプローチと比較されます。
シミュレーション結果は、提案された方法が競合効率を維持しながら、キャリブレーションパラメーターのルート平均平方根誤差を低くすることを示しています。
現実世界の実験によるさらなる検証は、アプローチの実際的な利点を確認します。ほとんどのデータセットで磁場支援慣性ナビゲーションシステムの位置ドリフトを2倍以上にわたって効果的に削減します。
さらに、提案された方法は、2分未満で30磁気計を調整しました。
貢献には、新しいキャリブレーション方法、既存の方法の分析、包括的な経験的評価が含まれます。
データセットとアルゴリズムは、再現可能な研究を促進するために公開されています。

要約(オリジナル)

This paper presents a new approach for jointly calibrating magnetometers and inertial measurement units, focusing on improving calibration accuracy and computational efficiency. The proposed method formulates the calibration problem as a maximum a posteriori estimation problem, treating both the calibration parameters and orientation trajectory of the sensors as unknowns. This formulation enables efficient optimization with closed-form derivatives. The method is compared against two state-of-the-art approaches in terms of computational complexity and estimation accuracy. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves lower root mean square error in calibration parameters while maintaining competitive computational efficiency. Further validation through real-world experiments confirms the practical benefits of our approach: it effectively reduces position drift in a magnetic field-aided inertial navigation system by more than a factor of two on most datasets. Moreover, the proposed method calibrated 30 magnetometers in less than 2 minutes. The contributions include a new calibration method, an analysis of existing methods, and a comprehensive empirical evaluation. Datasets and algorithms are made publicly available to promote reproducible research.

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