Pose, Velocity and Landmark Position Estimation Using IMU and Bearing Measurements

要約

本稿では慣性計測装置(IMU)と単眼カメラを用いて剛体の姿勢(向きと位置)と線速度、ランドマーク位置の推定問題を検討する。
まず、IMU と単眼方位測定を使用して、体フレームのランドマークの位置と速度を推定するための全球指数安定性 (GES) 線形時変 (LTV) オブザーバーを提案します。
その後、ジャイロ測定、慣性系で既知のいくつかのランドマーク、および LTV 観測者からの推定を使用して、$\SO(3)\times \mathbb{R}^3$ 上の非線形姿勢観測者を提案します。
全体的な推定システムは、ほぼ全体的な入力から状態への安定性 (ISS) の概念を使用して、ほぼ全体的に漸近的に安定している (AGAS) ことが示されています。
興味深いことに、少数のランドマークの (慣性系での) 知識があれば、(ある条件下で) 多数のランドマークの (慣性系での) 未知の位置を復元できることが示されています。
数値シミュレーション結果は、提案された推定スキームのパフォーマンスを示すために提示されます。

要約(オリジナル)

This paper investigates the estimation problem of the pose (orientation and position) and linear velocity of a rigid body, as well as the landmark positions, using an inertial measurement unit (IMU) and a monocular camera. First, we propose a globally exponentially stable (GES) linear time-varying (LTV) observer for the estimation of body-frame landmark positions and velocity, using IMU and monocular bearing measurements. Thereafter, using the gyro measurements, some landmarks known in the inertial frame and the estimates from the LTV observer, we propose a nonlinear pose observer on $\SO(3)\times \mathbb{R}^3$. The overall estimation system is shown to be almost globally asymptotically stable (AGAS) using the notion of almost global input-to-state stability (ISS). Interestingly, we show that with the knowledge (in the inertial frame) of a small number of landmarks, we can recover (under some conditions) the unknown positions (in the inertial frame) of a large number of landmarks. Numerical simulation results are presented to illustrate the performance of the proposed estimation scheme.

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