要約
この論文では、超広帯域 (UWB) 技術と慣性測定ユニット (IMU) 技術の融合を利用して、閉ループ誤差信号の半世界均一究極有界性 (SGUUB) を保証する、慣性航法用の非線形確率的相補フィルター設計を提案します。
正方形を意味します。
提案されたフィルターは、車両の方向、位置、線速度、およびノイズ共分散を推定します。
このフィルターは、非線形ナビゲーションの運動運動学を模倣するように設計されており、特殊ユークリッド群 $\mathbb{SE}_{2}\left(3\right)$ の拡張形式である行列リー群上に配置されます。
提案されたフィルターのリー群ベースの構造は、特異性 (オイラー角の一般的な欠点) および非一意性 (単位四元数の一般的な制限) を回避する、一意でグローバルな表現を提供します。
カルマン型フィルターとは異なり、提案されたフィルターは未知の上限共分散を考慮して IMU 測定ノイズにうまく対処します。
ナビゲーション推定量は連続形式で提案されていますが、離散バージョンも提示されています。
さらに、単位四元数の実装が付録で提供されています。
無人超小型航空機 (MAV) から取得された、公的に利用可能な現実世界の 6 自由度 (6 DoF) 飛行データセットを使用して実行された実験検証。提案されたナビゲーション技術の堅牢性を示しています。
キーワード: センサーフュージョン、慣性航法、超広帯域測距、慣性計測ユニット、確率微分方程式、安定性、位置特定、観測者の設計。
要約(オリジナル)
This paper proposes a nonlinear stochastic complementary filter design for inertial navigation that takes advantage of a fusion of Ultra-wideband (UWB) and Inertial Measurement Unit (IMU) technology ensuring semi-global uniform ultimate boundedness (SGUUB) of the closed loop error signals in mean square. The proposed filter estimates the vehicle’s orientation, position, linear velocity, and noise covariance. The filter is designed to mimic the nonlinear navigation motion kinematics and is posed on a matrix Lie Group, the extended form of the Special Euclidean Group $\mathbb{SE}_{2}\left(3\right)$. The Lie Group based structure of the proposed filter provides unique and global representation avoiding singularity (a common shortcoming of Euler angles) as well as non-uniqueness (a common limitation of unit-quaternion). Unlike Kalman-type filters, the proposed filter successfully addresses IMU measurement noise considering unknown upper-bounded covariance. Although the navigation estimator is proposed in a continuous form, the discrete version is also presented. Moreover, the unit-quaternion implementation has been provided in the Appendix. Experimental validation performed using a publicly available real-world six-degrees-of-freedom (6 DoF) flight dataset obtained from an unmanned Micro Aerial Vehicle (MAV) illustrating the robustness of the proposed navigation technique. Keywords: Sensor-fusion, Inertial navigation, Ultra-wideband ranging, Inertial measurement unit, Stochastic differential equation, Stability, Localization, Observer design.
arxiv情報
| 著者 | Hashim A. Hashim,Abdelrahman E. E. Eltoukhy,Kyriakos G. Vamvoudakis |
| 発行日 | 2023-08-25 14:08:08+00:00 |
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