Real-Time Initialization of Unknown Anchors for UWB-aided Navigation

要約

このペーパーでは、UWB支援ナビゲーションシステムの未知の超帯域（UWB）アンカーのリアルタイム初期化のフレームワークを紹介します。
この方法は、UWBモジュールが補足センサーとして機能するローカリゼーションソリューション用に設計されています。
私たちのアプローチにより、操作中に以前は未知のアンカーの自動検出とキャリブレーションが可能になり、手動セットアップが必要になります。
精度（PDOP）推定のオンライン位置希釈、軽量の外れ値検出方法、および非線形最適化のための適応堅牢なカーネルを組み合わせることにより、このアプローチは、最先端と比較して、実際のアプリケーションに対する堅牢性と適合性を大幅に向上させます。
特に、初期化の決定をトリガーするメトリックは、初期線形または非線形の初期化の推測に基づいて、一般的なものよりも保守的であることを示します。
これにより、初期化のジオメトリを改善し、その後初期化エラーが低下します。
2つの異なるモバイルロボットで提案されているアプローチを示します。自律型フォークリフトと、UWBが介した視覚型慣習（VIO）フレームワークを備えたクアッドコプターです。
結果は、堅牢な初期化と低位置決めエラーを備えた提案方法の有効性を強調しています。
ROSラッパーを含むC ++ライブラリにコードをオープンソースします。

要約(オリジナル)

This paper presents a framework for the real-time initialization of unknown Ultra-Wideband (UWB) anchors in UWB-aided navigation systems. The method is designed for localization solutions where UWB modules act as supplementary sensors. Our approach enables the automatic detection and calibration of previously unknown anchors during operation, removing the need for manual setup. By combining an online Positional Dilution of Precision (PDOP) estimation, a lightweight outlier detection method, and an adaptive robust kernel for non-linear optimization, our approach significantly improves robustness and suitability for real-world applications compared to state-of-the-art. In particular, we show that our metric which triggers an initialization decision is more conservative than current ones commonly based on initial linear or non-linear initialization guesses. This allows for better initialization geometry and subsequently lower initialization errors. We demonstrate the proposed approach on two different mobile robots: an autonomous forklift and a quadcopter equipped with a UWB-aided Visual-Inertial Odometry (VIO) framework. The results highlight the effectiveness of the proposed method with robust initialization and low positioning error. We open-source our code in a C++ library including a ROS wrapper.

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