[論文レビュー] Accurate 3D Localization for MAV Swarms by UWB and IMU Fusion

Jiaxin Li, Yingcai Bi+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 28, 2018

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 14被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、GPS非利用環境におけるマイクロエアロダイナル・ビークル（MAV）スワームの80Hz、高精度な3次元位置特定を実現するため、超広帯域（UWB）距離測定値と慣性測定装置（IMU）データを統合する拡張カルマンフィルタ（EKF）ベースの融合アルゴリズムを提案する。この手法は、ほぼゼロの遅延を実現し、サブメートルの精度を達成しており、純粋なEKFに比べて精度と応答性の両面で顕著に優れている。室内のVICON環境および実際のチェンギ展示会場でのテストにおいて、6機のMAVスワームを用いた検証が行われた。

ABSTRACT

Driven by applications like Micro Aerial Vehicles (MAVs), driver-less cars, etc, localization solution has become an active research topic in the past decade. In recent years, Ultra Wideband (UWB) emerged as a promising technology because of its impressive performance in both indoor and outdoor positioning. But algorithms relying only on UWB sensor usually result in high latency and low bandwidth, which is undesirable in some situations such as controlling a MAV. To alleviate this problem, an Extended Kalman Filter (EKF) based algorithm is proposed to fuse the Inertial Measurement Unit (IMU) and UWB, which achieved 80Hz 3D localization with significantly improved accuracy and almost no delay. To verify the effectiveness and reliability of the proposed approach, a swarm of 6 MAVs is set up to perform a light show in an indoor exhibition hall. Video and source codes are available at https://github.com/lijx10/uwb-localization

研究の動機と目的

• 単独のUWBおよびIMUシステムの制限、特に純粋なUWBソリューションにおける高遅延と低帯域幅の問題を解決すること。
• 屋内、GPS非利用環境で高速移動するMAVスワームを制御可能なリアルタイムで高更新レートの位置特定システムを開発すること。
• EKFフレームワークを用いてUWB距離測定値とIMUの慣性データを融合することで、位置特定の精度と安定性を向上させること。
• 制御された環境（VICON）および実環境（チャンギ展示会場）において、複数のMAVを用いた運用を想定した、システムの性能を検証すること。

提案手法

• 拡張カルマンフィルタ（EKF）を用いて、UWB距離測定値とIMUの加速度・ジャイロスコープデータを統合し、MAVの位置、速度、IMUバイアスを同時に推定する。
• TDMA/CDMAプロトコルを用いたUWBの往復距離測定により、移動体（MAV）と固定アンカー間の正確で同期された距離測定が可能になる。
• 密集した環境における multipath や信号遮断による外れ値を除外するために、イノベーションしきい値を採用する。
• EKFの状態ベクトルには、3次元位置、3次元速度、IMUバイアス状態を含め、センサのずれやバイアスをモデル化・補正する。
• 北西上（NWU）座標系を用い、アンカーを操作領域を囲む凸包を形成するように配置することで、高精度な座標系を確立する。
• アルゴリズムは80Hzで動作し、遅延が最小限に抑えられ、スワーム連携に不可欠なリアルタイム制御を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EKFを用いたUWB-IMU融合は、ほぼゼロの遅延を実現する80Hzの3次元MAVスワーム位置特定を可能にするか？
• RQ2 屋内環境において、提案手法のEKF融合法は、純粋なEKFに比べて精度と遅延の両面でどのように優れているか？
• RQ3 実際の屋内環境において、信号遮断や multipath 干渉が生じる状況下でも、融合アルゴリズムはどの程度の精度を維持できるか？
• RQ4 GPSやVICONを用いず、大規模な屋内環境でも、複数のMAVが安定的かつ連携して飛行できるか？

主な発見

• VICONテストでは、融合EKFが最大誤差0.39 m、平均誤差0.16 mを達成した。これは、純粋なEKFの0.71 mおよび0.30 mに比べ顕著に優れている。
• 融合EKFはほぼゼロの遅延を示したが、純粋なEKFは推定位置とVICONの真値との間に500msの遅延を示し、リアルタイム制御には不適切であった。
• チャンギ展示会場での実演では、6機のMAVスワームが安定したホバリングと連携飛行を実現し、動画による証明でも滑らかな位置推定軌跡が観察された。
• イノベーションしきい値により、他のMAVによる信号遮断によって生じる誤ったUWB測定値が効果的に除外され、遮断時でも位置推定が維持された。
• 推定されたIMUバイアスは、妥当なスケールとトレンドを示しており、EKFが飛行中、センサバイアスを正しくモデル化・補正していたことが示された。
• 多数のUWBデバイスおよびWiFiによる電磁的干渉が生じる複雑な環境下でも、融合アルゴリズムは頑健な性能を維持した。