UVIO: An UWB-Aided Visual-Inertial Odometry Framework with Bias-Compensated Anchors Initialization

要約

このペーパーでは、超広帯域 (UWB) テクノロジーと視覚慣性オドメトリ (VIO) を活用して、堅牢でドリフトの少ない位置特定を提供するマルチセンサー フレームワークである UVIO を紹介します。
状態推定に距離測定を含めるには、UWB アンカーの位置を知る必要があります。
この研究では、無人航空機 (UAV) によって完全自律的な方法で複数の未知のアンカーをマッピングするための複数ステップの初期化手順を提案します。
ランダムな軌道による UWB アンカーの初期化の制限に対処するために、この論文では、アンカー位置推定の最適性の尺度として幾何学的精度低下 (GDOP) を使用し、最適なウェイポイントのセットを計算し、マッピングの不確実性を最小限に抑える軌道を合成します。
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初期化が完了すると、測定バイアスを含む複数のアンカーからの距離測定値が VIO システムに緊密に統合されます。
初期化されたアンカーの範囲内にある間、VIO の位置と方位のドリフトは解消されます。
UVIO と初期化手順の有効性は、一連のシミュレーションと実際の実験を通じて検証されています。

要約(オリジナル)

This paper introduces UVIO, a multi-sensor framework that leverages Ultra Wide Band (UWB) technology and Visual-Inertial Odometry (VIO) to provide robust and low-drift localization. In order to include range measurements in state estimation, the position of the UWB anchors must be known. This study proposes a multi-step initialization procedure to map multiple unknown anchors by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), in a fully autonomous fashion. To address the limitations of initializing UWB anchors via a random trajectory, this paper uses the Geometric Dilution of Precision (GDOP) as a measure of optimality in anchor position estimation, to compute a set of optimal waypoints and synthesize a trajectory that minimizes the mapping uncertainty. After the initialization is complete, the range measurements from multiple anchors, including measurement biases, are tightly integrated into the VIO system. While in range of the initialized anchors, the VIO drift in position and heading is eliminated. The effectiveness of UVIO and our initialization procedure has been validated through a series of simulations and real-world experiments.

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