GNSS Odometry: Precise Trajectory Estimation Based on Carrier Phase Cycle Slip Estimation

要約

本稿では、全地球測位衛星システム（GNSS）の搬送波位相時間差（TDCP）測定を利用した屋外移動ロボットの高精度な軌道推定手法を提案する。
GNSS TDCP を使用すると、相対的な 3D 位置をミリメートルの精度で推定できます。
しかし、キャリア位相の測定値が飛び飛び不連続になるサイクルスリップと呼ばれる現象が発生すると、TDCPを用いて相対位置を正確に推定することができなくなる。
これまでの研究では、堅牢な最適化手法を使用してサイクル スリップの影響を排除していましたが、外れ値の影響を完全に排除することは困難でした。
この論文では、ファクターグラフ最適化フレームワークを使用して、GNSSキャリア位相サイクルスリップを検出し、サイクルスリップ量を推定し、観測されたTDCPを修正して相対位置を計算する方法を提案します。
推定された相対位置は、グラフの最適化においてループ クロージャとして機能し、相対位置の積分誤差の削減に貢献します。
無人航空機を用いた実験により、提案手法を用いてサイクルスリップを修正することにより、他の外部データやセンサーを使用せずに、単一のGNSS受信機のみを使用して車両の軌道を5〜30cmの精度で推定できることが示されました。

要約(オリジナル)

This paper proposes a highly accurate trajectory estimation method for outdoor mobile robots using global navigation satellite system (GNSS) time differences of carrier phase (TDCP) measurements. By using GNSS TDCP, the relative 3D position can be estimated with millimeter precision. However, when a phenomenon called cycle slip occurs, wherein the carrier phase measurement jumps and becomes discontinuous, it is impossible to accurately estimate the relative position using TDCP. Although previous studies have eliminated the effect of cycle slip using a robust optimization technique, it was difficult to completely eliminate the effect of outliers. In this paper, we propose a method to detect GNSS carrier phase cycle slip, estimate the amount of cycle slip, and modify the observed TDCP to calculate the relative position using the factor graph optimization framework. The estimated relative position acts as a loop closure in graph optimization and contributes to the reduction in the integration error of the relative position. Experiments with an unmanned aerial vehicle showed that by modifying the cycle slip using the proposed method, the vehicle trajectory could be estimated with an accuracy of 5 to 30 cm using only a single GNSS receiver, without using any other external data or sensors.

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