MSCEKF-MIO: Magnetic-Inertial Odometry Based on Multi-State Constraint Extended Kalman Filter

要約

多くの場合、精度の費用対効果の要件を同時に満たすことができない既存の屋内臭気技術の制限を克服するために、堅牢性 – この論文は、新しい磁力計アレイ支援慣性臭気測定アプローチであるMSCEKF-MIO（マルチステート制約拡張カルマンフィルターベースの磁気腫法）を提案します。
磁力計アレイから測定値をフィッティングすることにより磁場モデルを構築し、連続的な観測から抽出されたこのモデルの時間的変動を使用して、キャリアの絶対速度を推定します。
さらに、MSCEKFフレームワークを実装して、観測された磁場変動を慣性航法システム（INS）統合からの位置と態度の推定で融合し、それによって自律的で高精度の屋内相対位置付けを可能にします。
実験結果は、提案されたアルゴリズムが、最先端の磁気アレイ支援INSアルゴリズム（MANS）と比較して、優れた速度推定精度と水平位置決め精度を達成することを示しています。
150〜250mの軌道長のデータセットでは、提案された方法では、平均水平位置rmseが約2.5mになります。
特徴的な磁気特徴を備えた領域では、磁気介入臭気は0.07m/sの速度推定精度を達成します。
その結果、提案された方法は、複雑な屋内環境での低消費電力、費用対効果、および高い信頼性を特徴とする新しいポジショニングソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

To overcome the limitation of existing indoor odometry technologies which often cannot simultaneously meet requirements for accuracy cost-effectiveness, and robustness-this paper proposes a novel magnetometer array-aided inertial odometry approach, MSCEKF-MIO (Multi-State Constraint Extended Kalman Filter-based Magnetic-Inertial Odometry). We construct a magnetic field model by fitting measurements from the magnetometer array and then use temporal variations in this model-extracted from continuous observations-to estimate the carrier’s absolute velocity. Furthermore, we implement the MSCEKF framework to fuse observed magnetic field variations with position and attitude estimates from inertial navigation system (INS) integration, thereby enabling autonomous, high-precision indoor relative positioning. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm achieves superior velocity estimation accuracy and horizontal positioning precision relative to state-of-the-art magnetic array-aided INS algorithms (MAINS). On datasets with trajectory lengths of 150-250m, the proposed method yields an average horizontal position RMSE of approximately 2.5m. In areas with distinctive magnetic features, the magneto-inertial odometry achieves a velocity estimation accuracy of 0.07m/s. Consequently, the proposed method offers a novel positioning solution characterized by low power consumption, cost-effectiveness, and high reliability in complex indoor environments.

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