Robust simultaneous UWB-anchor calibration and robot localization for emergency situations

要約

この作業では、因子グラフ最適化（FGO）フレームワークを提案して、ウルトラワイドバンド（UWB）アンカーのキャリブレーション問題とロボットのローカリゼーション問題を同時に解決します。
UWBアンカーを手動で調整することは、特別なキャリブレーションツールなしで緊急事態やそのような状況では時間がかかり、不可能になる可能性があります。
したがって、アンカー位置の自動推定が必要になります。
提案された方法により、UWBネットワーク内のアンカーの位置情報を提供するソフトセンサーの作成が可能になります。
このソフトセンサーには、動いているロボットから測定されたUWBおよびLIDAR測定のみが必要です。
提案されたFGOフレームワークは、拡張可能な大型UWBネットワークのキャリブレーションに適しています。
さらに、アンカーキャリブレーションの問題とロボットのローカリゼーションの問題は同時に解決でき、UWBネットワークの展開の時間を節約できます。
提案されたフレームワークは、UWB-Anchorの位置推定における人工的なエラーを回避し、ロボットポーズの精度と堅牢性を向上させるのにも役立ちます。
3D環境でのLIDARとUWBネットワークを使用したロボットローカリゼーションの実験結果について説明し、提案された方法のパフォーマンスを示します。
より具体的には、4つのアンカーとロボットのローカリゼーションの問題を備えたアンカーキャリブレーションの問題は、提案されたフレームワークによって30秒以内に同時に自動的に解決できます。
補足ビデオとコードは、https：//github.com/liuxhrobotai/simultaneous_calibration_localizationからアクセスできます。

要約(オリジナル)

In this work, we propose a factor graph optimization (FGO) framework to simultaneously solve the calibration problem for Ultra-WideBand (UWB) anchors and the robot localization problem. Calibrating UWB anchors manually can be time-consuming and even impossible in emergencies or those situations without special calibration tools. Therefore, automatic estimation of the anchor positions becomes a necessity. The proposed method enables the creation of a soft sensor providing the position information of the anchors in a UWB network. This soft sensor requires only UWB and LiDAR measurements measured from a moving robot. The proposed FGO framework is suitable for the calibration of an extendable large UWB network. Moreover, the anchor calibration problem and robot localization problem can be solved simultaneously, which saves time for UWB network deployment. The proposed framework also helps to avoid artificial errors in the UWB-anchor position estimation and improves the accuracy and robustness of the robot-pose. The experimental results of the robot localization using LiDAR and a UWB network in a 3D environment are discussed, demonstrating the performance of the proposed method. More specifically, the anchor calibration problem with four anchors and the robot localization problem can be solved simultaneously and automatically within 30 seconds by the proposed framework. The supplementary video and codes can be accessed via https://github.com/LiuxhRobotAI/Simultaneous_calibration_localization.

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