多様体上の相対的前積分法による慣性航法システムのオンライン初期化と外部キャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Kim Dongshin; Shin Seunghak; Kweon In So

文献

J-GLOBAL ID：201802265261037021 整理番号：18A1255571

多様体上の相対的前積分法による慣性航法システムのオンライン初期化と外部キャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

On-Line Initialization and Extrinsic Calibration of an Inertial Navigation System With a Relative Preintegration Method on Manifold

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資料名：
巻： 15 号： 3 ページ： 1272-1285 発行年： 2018年
JST資料番号： W1406A ISSN： 1545-5955 CODEN： ITASC7 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

慣性測定装置(IMUs)を用いて,センサ融合慣性航法システムにおける位置決め誤差を補償した。IMUは一般的に100から1000Hzの範囲の高周波信号を生成し,予備積分法を適用して慣性航法システムのためのこれらの高周波信号を効果的に処理した。既存の予備積分法による主な問題は,この方法における慣性伝搬モデルがIMUの座標系でのみ生成されることである。したがって,その制約を適用するために,モデルを他のセンサの座標系に変換しなければならない。従って,従来の方法を用いた反復最適化フレームワークは大量の時間を要する。さらに,一般的な剛体変換は速度伝搬モデルを他の座標系に伝達できないので,相対運動解析の概念を考慮する必要がある。上記の問題を解決するために,本論文では,剛体における任意のセンサの座標系において,慣性伝搬モデルを生成できる新しい相対的予積分(RP)法を提案した。これは,センサ融合慣性航法システムにおける正確で高速なIMU処理を可能にする。提案したRP法に基づくIMU-IMU,IMU-Camera,IMU-LiDAR対の初期化と外部キャリブレーション問題をオンラインで解くために新しい非線形最適化フレームワークを適用し,上記プロセスの優れた結果を示した。Practionersに注目して,提案した方法において,外部キャリブレーションパラメータは,初期の手動予備較正手順なしで,位置確認プロセスの間に推定することができた。その上,IMUは小型で安価であり,倉庫における小さなAGV,または工場における移動マニピュレータは,提案した方法のための良い応用であり,そこでは,それらはあるレベルの位置決め精度を必要とする。提案した方法を用いた位置決めモジュールは,制約のないロボットにおいてどこでも実装できる。最初のフレームの視野における任意の動きで数秒の初期化手順を実行し,次に,初期の重力と速度ベクトル,および初期化段階の間に推定される外因性パラメータを一般的なSLAM問題に適用した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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計測機器一般 , ロボットの運動・制御

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