A Robust Localization Solution for an Uncrewed Ground Vehicle in Unstructured Outdoor GNSS-Denied Environments

要約

この研究は、構造化されていない屋外の全地球航法衛星システム (GNSS) が拒否された環境で自律的に動作する無人地上車両 (UGV) の位置特定システムを開発するという課題に取り組みます。
目標は、自律建設、軍事工学ミッション、地球以外の惑星の探査などの分野で実用化して、正確なマッピングと長距離ナビゲーションを可能にすることです。
提案されたシステムである地形参照型保証技術者位置推定システム (TRAELS) は、2 つの相補的な地形参照型航法 (TRN) 手法によって生成された姿勢推定値と、拡張カルマン フィルター (EKF) を使用した車輪走行距離および慣性計測ユニット (IMU) 測定を統合します。
ループ クロージャを必要とする同時位置特定およびマッピング (SLAM) システムとは異なり、ここで説明したアプローチは、以前の位置を再訪する必要がなく、長距離および一方向のミッションでも精度を維持します。
TRAELS の評価は、さまざまな環境にわたって実行されます。
独特の幾何学的特徴と地表面特徴の組み合わせが存在する地域では、開発された TRN 手法が TRAELS によって活用され、3.0 m 未満の絶対軌道誤差を一貫して達成します。
このアプローチは、特徴がまばらなエリアを通過するときに大きく蓄積されたドリフトから回復できることも示されており、これは、GNSS が拒否されるさまざまな困難な環境でシステムの堅牢なパフォーマンスを確保するために不可欠です。
全体として、GNSS が拒否される困難な環境で正確な位置特定とマッピング機能を提供するシステムの有効性が実証され、UGV の TRN アプローチを改善するための洞察につながる分析が実行されます。

要約(オリジナル)

This work addresses the challenge of developing a localization system for an uncrewed ground vehicle (UGV) operating autonomously in unstructured outdoor Global Navigation Satellite System (GNSS)-denied environments. The goal is to enable accurate mapping and long-range navigation with practical applications in domains such as autonomous construction, military engineering missions, and exploration of non-Earth planets. The proposed system – Terrain-Referenced Assured Engineer Localization System (TRAELS) – integrates pose estimates produced by two complementary terrain referenced navigation (TRN) methods with wheel odometry and inertial measurement unit (IMU) measurements using an Extended Kalman Filter (EKF). Unlike simultaneous localization and mapping (SLAM) systems that require loop closures, the described approach maintains accuracy over long distances and one-way missions without the need to revisit previous positions. Evaluation of TRAELS is performed across a range of environments. In regions where a combination of distinctive geometric and ground surface features are present, the developed TRN methods are leveraged by TRAELS to consistently achieve an absolute trajectory error of less than 3.0 m. The approach is also shown to be capable of recovering from large accumulated drift when traversing feature-sparse areas, which is essential in ensuring robust performance of the system across a wide variety of challenging GNSS-denied environments. Overall, the effectiveness of the system in providing precise localization and mapping capabilities in challenging GNSS-denied environments is demonstrated and an analysis is performed leading to insights for improving TRN approaches for UGVs.

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