抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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近年,カメラまたはライダーに基づくオンボード自己位置決め(OSL)法は,多くの重要な進展を達成した。しかし,推定ドリフトや特徴依存性のようないくつかの問題は,まだ固有の限界のままである。一方,インフラストラクチャベースの方法は,一般的にこれらの問題を克服することができるが,しかし,いくつかの設置コストを犠牲にする。これは,これらの方法を効果的に組み合わせる方法の興味深い問題であり,任意の単一方法と比較して,長期整合性と柔軟性を有する局在化を達成する。この目的のために,非無人機(UAV)の15次元状態に対する包括的最適化ベース推定器,すなわち慣性測定ユニット(IMU),超広帯域(UWB)測距センサ,および多重オンボードVisual-Inerital and Lidar odometric サブシステム,の広範囲のセンサからのデータを融合する。”提案した。” Unmanned Aerial Vehicle (UAV),Ultra-Wideband(UWB)測距センサ,および多重搭載Visual-Ineral and Lidar odometric サブシステム。本質的に,スライディングウィンドウを用いてロボット姿勢のシーケンスを定式化し,これらの姿勢間の相対回転と並進制約をIMU事前積分とOSL観測で観測し,一方,方位と位置はボディオフセットUWB範囲観測で結合させた。このスライディングウィンドウにおけるロボットの軌跡を推定するための最適化ベースアプローチを開発した。UAV飛行試験からの公開データセット,高忠実度グラフィカル物理シミュレータ,およびフィールド収集データに関する実験を含む多重シナリオにおける提案方式の性能を評価する。結果は,著者らの統合位置確認法がドリフト問題を効果的に解決し,一方,最小設置要求を繰り返すことを示した。【JST・京大機械翻訳】
