GPS-IMU Sensor Fusion for Reliable Autonomous Vehicle Position Estimation

要約

全地球測位システム (GPS) ナビゲーションは、全世界をカバーする正確な位置情報を提供するため、遮るもののない空の景色が望めるオープン エリアでは信頼できるオプションとなります。
ただし、屋内空間や都市部の峡谷では信号の劣化が発生する可能性があります。
対照的に、慣性測定ユニット (IMU) は、加速度や回転変化などの相対運動情報を提供するジャイロスコープと加速度計で構成されています。
GPS とは異なり、IMU は外部信号に依存しないため、GPS が拒否された環境でも役立ちます。
それにもかかわらず、IMU は、加速度を積分して速度と位置を決定する際の誤差の蓄積により、時間の経過とともにドリフトに悩まされます。
したがって、GPS と IMU の融合は、特に GPS 信号が危険にさらされている環境において、自動運転車のナビゲーション システムの信頼性と精度を高めるために重要です。
スムーズなナビゲーションを確保し、各センサーの制限を克服するために、提案された方法は GPS データと IMU データを融合します。
このセンサー フュージョンでは、Unscented Kalman Filter (UKF) ベイジアン フィルター技術が使用されます。
提案されたナビゲーション システムは堅牢になるように設計されており、特に GPS が拒否された環境において、自動運転車の安全な操作に不可欠な継続的かつ正確な測位を実現します。
このプロジェクトでは、実験検証に KITTI GNSS および IMU データセットを使用し、GNSS-IMU 融合技術により GNSS のみのデータの RMSE が低減されることを示しています。
RMSE は、x 軸、y 軸、z 軸でそれぞれ 13.214、13.284、および 13.363 から 4.271、5.275、および 0.224 に減少しました。
UKF を使用した実験結果は、GPS と、GPS が拒否された環境で 2 つのセンサーの長所を使用する IMU センサー フュージョンを使用した自律車両ナビゲーションの改善における有望な方向性を示しています。

要約(オリジナル)

Global Positioning System (GPS) navigation provides accurate positioning with global coverage, making it a reliable option in open areas with unobstructed sky views. However, signal degradation may occur in indoor spaces and urban canyons. In contrast, Inertial Measurement Units (IMUs) consist of gyroscopes and accelerometers that offer relative motion information such as acceleration and rotational changes. Unlike GPS, IMUs do not rely on external signals, making them useful in GPS-denied environments. Nonetheless, IMUs suffer from drift over time due to the accumulation of errors while integrating acceleration to determine velocity and position. Therefore, fusing the GPS and IMU is crucial for enhancing the reliability and precision of navigation systems in autonomous vehicles, especially in environments where GPS signals are compromised. To ensure smooth navigation and overcome the limitations of each sensor, the proposed method fuses GPS and IMU data. This sensor fusion uses the Unscented Kalman Filter (UKF) Bayesian filtering technique. The proposed navigation system is designed to be robust, delivering continuous and accurate positioning critical for the safe operation of autonomous vehicles, particularly in GPS-denied environments. This project uses KITTI GNSS and IMU datasets for experimental validation, showing that the GNSS-IMU fusion technique reduces GNSS-only data’s RMSE. The RMSE decreased from 13.214, 13.284, and 13.363 to 4.271, 5.275, and 0.224 for the x-axis, y-axis, and z-axis, respectively. The experimental result using UKF shows promising direction in improving autonomous vehicle navigation using GPS and IMU sensor fusion using the best of two sensors in GPS-denied environments.

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