Magnetic Navigation using Attitude-Invariant Magnetic Field Information for Loop Closure Detection

要約

屋内磁場は、地球の磁場と、建物の鉄骨構造部品などの強磁性体によって引き起こされる破壊の組み合わせです。
このような混乱が屋内空間に蔓延した結果、屋内環境のナビゲーション アルゴリズムから磁場データが省略されることがよくあります。
この論文では、地球の磁場に対する空間的に変化する乱れを利用して、屋内ナビゲーション アルゴリズムで使用する位置情報を抽出します。
このアルゴリズムは、レート ジャイロと 4 つの磁力計の配列を使用してロボットの姿勢を推定します。
さらに、磁力計アレイは、磁場とその勾配に関連する姿勢不変の測定値を計算するために使用されます。
これらの測定値は、ループの終了点を検出するために使用されます。
実験結果は、提案されたアプローチが屋内環境における地上ロボットの姿勢をメートル精度以内で推定できることを示しています。

要約(オリジナル)

Indoor magnetic fields are a combination of Earth’s magnetic field and disruptions induced by ferromagnetic objects, such as steel structural components in buildings. As a result of these disruptions, pervasive in indoor spaces, magnetic field data is often omitted from navigation algorithms in indoor environments. This paper leverages the spatially-varying disruptions to Earth’s magnetic field to extract positional information for use in indoor navigation algorithms. The algorithm uses a rate gyro and an array of four magnetometers to estimate the robot’s pose. Additionally, the magnetometer array is used to compute attitude-invariant measurements associated with the magnetic field and its gradient. These measurements are used to detect loop closure points. Experimental results indicate that the proposed approach can estimate the pose of a ground robot in an indoor environment within meter accuracy.

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