Calibration and Uncertainty Characterization for Ultra-Wideband Two-Way-Ranging Measurements

要約

超広帯域 (UWB) システムは、無線信号の飛行時間を測定することによって距離測定値が得られる屋内位置測定でますます一般的になっています。
ただし、距離測定は通常、高精度の位置特定のために修正する必要がある系統誤差またはバイアスの影響を受けます。
このホワイト ペーパーでは、多くの UWB タグのアンテナ遅延を正確かつ効率的に校正するための、堅牢でスケーラブルなアンテナ遅延校正手順と共に測距プロトコルを提案します。
さらに、測定値の偏りと不確実性は、受信信号電力の関数としてモデル化されます。
完全なキャリブレーション手順は、それぞれ 2 つの UWB タグが取り付けられた 3 つの空中ロボットの実験トレーニング データを使用して提示され、2 つのテスト実験で評価されます。
ローカリゼーションの問題は、実験的なテスト データに基づいて定式化され、校正された測定値とそのモデル化された不確実性が拡張カルマン フィルター (EKF) に入力されます。
提案されたキャリブレーションは、ローカリゼーション精度の平均 46% の改善をもたらすことが示されています。
最後に、この論文にはオープンソースの UWB キャリブレーション Python ライブラリが付属しており、https://github.com/decargroup/uwb_calibration で見つけることができます。

要約(オリジナル)

Ultra-Wideband (UWB) systems are becoming increasingly popular for indoor localization, where range measurements are obtained by measuring the time-of-flight of radio signals. However, the range measurements typically suffer from a systematic error or bias that must be corrected for high-accuracy localization. In this paper, a ranging protocol is proposed alongside a robust and scalable antenna-delay calibration procedure to accurately and efficiently calibrate antenna delays for many UWB tags. Additionally, the bias and uncertainty of the measurements are modelled as a function of the received-signal power. The full calibration procedure is presented using experimental training data of 3 aerial robots fitted with 2 UWB tags each, and then evaluated on 2 test experiments. A localization problem is then formulated on the experimental test data, and the calibrated measurements and their modelled uncertainty are fed into an extended Kalman filter (EKF). The proposed calibration is shown to yield an average of 46% improvement in localization accuracy. Lastly, the paper is accompanied by an open-source UWB-calibration Python library, which can be found at https://github.com/decargroup/uwb_calibration.

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