Efficient Planar Pose Estimation via UWB Measurements

要約

状態推定は、自律システムの重要な部分です。
Ultra-Wideband (UWB) 技術を統合すると、長期的な推定ドリフトが修正され、ループ クロージャ検出の複雑さが回避されることが示されています。
ただし、ロボット工学に関する研究では、UWB をスタンドアロンの状態推定ソリューションとして採用しているものはほとんどありません。
この作業の主な目的は、UWB 範囲測定のみを使用して平面姿勢推定を調査し、推定器の統計効率を調べることです。
2 ステップ スキームの優れた特性を証明します。これは、Gauss-Newton 反復の 1 ステップで一貫性のある推定量を漸近的に効率的にすることができることを示しています。
この結果に基づいて、GN-ULS 推定器を設計し、シミュレーションと収集されたデータセットを通じて評価します。
GN-ULS は、静的データセットでミリメートルおよびサブ度レベルの精度を達成し、動的データセットでセンチメートルおよび度レベルの精度を達成し、リアルタイムの状態推定に UWB のみを使用する可能性を示します。

要約(オリジナル)

State estimation is an essential part of autonomous systems. Integrating the Ultra-Wideband(UWB) technique has been shown to correct the long-term estimation drift and bypass the complexity of loop closure detection. However, few works on robotics adopt UWB as a stand-alone state estimation solution. The primary purpose of this work is to investigate planar pose estimation using only UWB range measurements and study the estimator’s statistical efficiency. We prove the excellent property of a two-step scheme, which says that we can refine a consistent estimator to be asymptotically efficient by one step of Gauss-Newton iteration. Grounded on this result, we design the GN-ULS estimator and evaluate it through simulations and collected datasets. GN-ULS attains millimeter and sub-degree level accuracy on our static datasets and attains centimeter and degree level accuracy on our dynamic datasets, presenting the possibility of using only UWB for real-time state estimation.

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