Sensor Model Identification via Simultaneous Model Selection and State Variable Determination

要約

ロボット工学の分野でのローカリゼーションアルゴリズムで一般的に使用されるセンサーモデルの無人のグレーボックス識別の方法を提示します。
目的は、事前定義されたセンサーモデルの拡張可能なカタログを考慮して、未知の測定データの時系列の最も可能性の高いセンサーモデルを決定することです。
センサーモデルの定義では、ロボットのローカリゼーション状態に基づいて測定値を再現するために、剛体の校正と専用の参照フレームの状態が必要になる場合があります。
ヘルスメトリックが導入されます。これは、誤検知を検出し、信頼できる意思決定を促進するために選択プロセスの結果を検証します。
第2段階では、特定されたキャリブレーション状態の最初の推測が生成され、センサーの世界参照フレームの必要性が評価されます。
次に、パラメーター情報を使用した特定されたセンサーモデルを使用して、状態推定アプリケーションのパラメーター化と初期化を行うため、新しいセンサー要素のより正確で堅牢な統合を保証します。
この方法は、測定、センサーのキャリブレーション、またはセンサー参照フレームのソースとタイプを特定したい経験の浅いユーザーに役立ちます。
また、モジュラーマルチエージェントシナリオと、ランタイム中にセンサーモダリティによって増強されるモジュール化されたロボットプラットフォームの分野でも重要です。
全体として、この作業は、ダウンストリームアプリケーションへのセンサーモダリティの単純化された統合を提供し、ローカリゼーションアプローチの使用と開発における一般的な落とし穴を回避することを目的としています。

要約(オリジナル)

We present a method for the unattended gray-box identification of sensor models commonly used by localization algorithms in the field of robotics. The objective is to determine the most likely sensor model for a time series of unknown measurement data, given an extendable catalog of predefined sensor models. Sensor model definitions may require states for rigid-body calibrations and dedicated reference frames to replicate a measurement based on the robot’s localization state. A health metric is introduced, which verifies the outcome of the selection process in order to detect false positives and facilitate reliable decision-making. In a second stage, an initial guess for identified calibration states is generated, and the necessity of sensor world reference frames is evaluated. The identified sensor model with its parameter information is then used to parameterize and initialize a state estimation application, thus ensuring a more accurate and robust integration of new sensor elements. This method is helpful for inexperienced users who want to identify the source and type of a measurement, sensor calibrations, or sensor reference frames. It will also be important in the field of modular multi-agent scenarios and modularized robotic platforms that are augmented by sensor modalities during runtime. Overall, this work aims to provide a simplified integration of sensor modalities to downstream applications and circumvent common pitfalls in the usage and development of localization approaches.

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