要約
この論文は、マルチロボットシステム向けの分散拡張カルマンフィルター (DEKF) ベースの位置推定アルゴリズムにおけるゼロ速度更新 (ZU) の協調使用を提案します。
このフィルターは、慣性測定ユニット (IMU)、超広帯域 (UWB)、オドメトリー速度測定を利用して、GNSS が拒否された環境下でのシステムの位置特定パフォーマンスを向上させます。
この研究の貢献は、DEKF ベースのローカリゼーション アルゴリズムで ZU を使用する利点を評価することです。
このアルゴリズムは、ビデオ モーション キャプチャ施設内の実際のハードウェアと、無人地上車両 (UGV) 用のロボット オペレーティング システム (ROS) ベースのシミュレーション環境を使用してテストされます。
シミュレーションと実世界の実験の両方が実行され、1 台のロボットで ZU を使用してマルチロボット システムで他のロボットの位置特定を回復する効果を示します。
GNSS 拒否シミュレーションと現実世界の環境からの実験結果は、DEKF で単純なヒューリスティックを備えた ZU を使用すると、3D 位置特定の精度が大幅に向上することを示しています。
要約(オリジナル)
This paper proposes the cooperative use of zero velocity update (ZU) in a decentralized extended Kalman filter (DEKF) based localization algorithm for multi-robot systems. The filter utilizes inertial measurement unit (IMU), ultra-wideband (UWB), and odometry velocity measurements to improve the localization performance of the system in the presence of a GNSS-denied environment. The contribution of this work is to evaluate the benefits of using ZU in a DEKF-based localization algorithm. The algorithm is tested with real hardware in a video motion capture facility and a Robot Operating System (ROS) based simulation environment for unmanned ground vehicles (UGV). Both simulation and real-world experiments are performed to show the effectiveness of using ZU in one robot to reinstate the localization of other robots in a multi-robot system. Experimental results from GNSS-denied simulation and real-world environments show that using ZU with simple heuristics in the DEKF significantly improves the 3D localization accuracy.
arxiv情報
| 著者 | Cagri Kilic,Eduardo Gutierrez,Jason N. Gross |
| 発行日 | 2023-06-30 14:35:06+00:00 |
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