MR-ULINS: A Tightly-Coupled UWB-LiDAR-Inertial Estimator with Multi-Epoch Outlier Rejection

要約

Lidar-inertial Odometry（LIO）と超幅帯域（UWB）は、グローバルナビゲーション衛星システム（GNSS）環境でのドリフトレスポジショニングを実現するために統合されています。
ただし、UWBは、系統的範囲エラー（クロックドリフトやアンテナ位相中心オフセットなど）および非表示（NLOS）信号の影響を受ける可能性があり、その結果、堅牢性が低下します。
この研究では、UWB範囲、LIDARフレームからフレーム、およびIMU測定値をマルチステート制約カルマンフィルター（MSCKF）フレームワーク内で密接に統合するUWBライダー型推定器（MR-Ulins）を提案します。
系統的範囲エラーは、オンラインで推定および補償されるように正確にモデル化されています。
その上、LIOの相対的な精度を利用することにより、UWB NLOのマルチエポック外れ値拒否アルゴリズムを提案します。
具体的には、LIOの相対的な軌跡を使用して、スライディングウィンドウ内のすべての範囲測定の一貫性を検証します。
広範な実験結果は、MR-Ulinsが深刻なNLOS干渉を伴う複雑な屋内環境で約0.1 mの位置決め精度を達成することを示しています。
アブレーション実験は、オンラインの推定とマルチエポック外れ値の拒絶がポジショニングの精度を効果的に改善できることを示しています。
それに加えて、MR-Ulinsは、Lidar脱色シーンと、予備のベースステーションを備えたUWBに挑戦する条件で高い精度と堅牢性を維持しています。

要約(オリジナル)

The LiDAR-inertial odometry (LIO) and the ultra-wideband (UWB) have been integrated together to achieve driftless positioning in global navigation satellite system (GNSS)-denied environments. However, the UWB may be affected by systematic range errors (such as the clock drift and the antenna phase center offset) and non-line-of-sight (NLOS) signals, resulting in reduced robustness. In this study, we propose a UWB-LiDAR-inertial estimator (MR-ULINS) that tightly integrates the UWB range, LiDAR frame-to-frame, and IMU measurements within the multi-state constraint Kalman filter (MSCKF) framework. The systematic range errors are precisely modeled to be estimated and compensated online. Besides, we propose a multi-epoch outlier rejection algorithm for UWB NLOS by utilizing the relative accuracy of the LIO. Specifically, the relative trajectory of the LIO is employed to verify the consistency of all range measurements within the sliding window. Extensive experiment results demonstrate that MR-ULINS achieves a positioning accuracy of around 0.1 m in complex indoor environments with severe NLOS interference. Ablation experiments show that the online estimation and multi-epoch outlier rejection can effectively improve the positioning accuracy. Besides, MR-ULINS maintains high accuracy and robustness in LiDAR-degenerated scenes and UWB-challenging conditions with spare base stations.

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