[論文レビュー] Comparison of Extended Kalman Filter and Factor Graph Optimization for GNSS/INS Integrated Navigation System

Weisong Wen, Tim Pfeifer+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 22, 2020

Maritime Navigation and Safety被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、都市ヒエラのGNSS/INS統合において、拡張カルマンフィルタ（EKF）と要因グラフ最適化（FGO）を比較し、FGOを用いたタイトな結合統合がEKFベースの手法を上回ることを示している。さらに、香港の都市ヒエラ実データを用いて、FGO性能に与えるウィンドウサイズの影響を分析している。

ABSTRACT

The integration of the global navigation satellite system (GNSS) and inertial navigation systems (INS) is extensively studied in the past decades for vehicular navigations, such as unmanned aerial vehicles (UAV) and autonomous driving vehicles (ADV). Conventionally, the two most common integration solutions are the loosely-coupled and the tightly-coupled integration using the extended Kalman filter (EKF). The recently proposed factor graph optimization (FGO) is adopted to integrate GNSS/INS which attracted lots of attention and improved the performance over the existing EKF-based GNSS/INS integrations. However, a comprehensive comparison of those two GNSS/INS integration schemes in the urban canyon is not available. Moreover, the accuracy and efficiency of the FGO-based GNSS/INS integration rely heavily on the size of the window of optimization. Effectively tuning the window size is still an open question. To fill this gap, this paper first evaluates both loosely and tightly-coupled integrations using both EKF and FGO via the challenging dataset collected in the urban canyon of Hong Kong.The results show that the FGO-based tightly-coupled GNSS/INS integration obtains the best performance. The detailed analysis of the results for the advantages of the FGO is also given in this paper by degenerating the FGO-based estimator to an EKF like estimator. More importantly, we analyze the effects of window size against the performance of FGO based on the validated dataset, by considering both the GNSS pseudorange error distribution and environmental conditions.

研究の動機と目的

• 挑戦的な都市ヒエラ環境における、EKFおよびFGOを用いた緩く結合されたおよびタイトに結合されたGNSS/INS統合の性能を評価すること。
• 詳細な比較分析を通じて、FGOがGNSS/INS統合においてEKFを上回る利点を特定すること。
• 最適化ウィンドウサイズがFGOベースのGNSS/INS性能に与える影響を調査すること。
• 都市環境におけるGNSS擬似距離誤差分布と環境要因（信号遮断や多路効果など）との関係を分析すること。

提案手法

• 本研究では、信号劣化および多路効果が顕著な現実の状況下で統合手法を評価する目的で、香港の都市ヒエラで収集した実データセットを用いた。
• 比較評価のため、EKFおよびFGOを用いて、緩く結合されたおよびタイトに結合された2つの統合アーキテクチャを実装した。
• FGOベースの推定は、測定値のスライディングウィンドウ上での非線形最小二乗問題としてGNSS/INS状態推定を定式化することで実行された。
• FGOフレームワークの妥当性を確認するため、最適化構造に起因する性能向上を分離するために、FGO推定器をEKFに類似した構造に退化させた。
• ウィンドウサイズの影響を分析するため、最適化ウィンドウ長を変化させ、得られた位置決め精度と計算負荷を測定した。
• 性能評価は、擬似距離誤差分布および都市ヒエラにおける信号遮断や多路効果といった環境要因に基づいて行われた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市ヒエラ環境において、FGOを用いたタイトな結合GNSS/INS統合は、EKFベースの手法と比べてどのように異なるか？
• RQ2 位置決め精度と耐障害性の観点から、FGOがEKFを上回る具体的な性能上の利点は何か？
• RQ3 最適化ウィンドウサイズが、FGOベースのGNSS/INS統合の精度と効率にどのように影響を与えるか？
• RQ4 GNSS擬似距離誤差分布と環境要因（信号遮断や多路効果など）が、FGO性能に与える影響はどの程度か？

主な発見

• 都市ヒエラ環境において、FGOを用いたタイトな結合GNSS/INS統合が、評価されたすべての手法の中で最高の全体的な位置決め性能を達成した。
• FGOがEKFを上回る性能向上は、スライディングウィンドウ上でグローバル最適化を実行できることにより、非線形性や多路誤差をより効果的に扱える点に起因する。
• FGO推定器をEKFに類似した構造に退化させた結果、最適化フレームワークそのものが、単なる推定モデルの違いを超えて、精度向上に顕著な寄与をしていることが確認された。
• FGOにおけるウィンドウサイズは性能に非単調な影響を与える：ウィンドウが小さすぎると誤差補正が制限され、逆に大きすぎると計算負荷が増加するが、精度の向上は比例的に得られない。
• 擬似距離誤差分布および信号遮断や多路効果といった環境要因は、特にウィンドウ境界部においてFGO性能に強く影響を与える。
• 最適なウィンドウサイズは文脈依存であり、信号品質や都市の幾何学的形状に応じて調整する必要があるため、リアルタイムシステムでは適応的ウィンドウ管理の導入が求められる。