[論文レビュー] Cooperative Relative Positioning of Mobile Users by Fusing IMU Inertial and UWB Ranging Information

Ran Liu, Chau Yuen+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2017

Indoor and Outdoor Localization Technologies被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、インertial Measurement Units (IMUs) と超広帯域 (UWB) の距離測定データを統合する確率的融合フレームワークを提案し、外部インfrastrutureに依存しないモバイルユーザー間の協調的相対位置決めを可能にする。高周波のIMUドリフト推定と間欠的なUWB距離測定を組み合わせる二重パーティクルフィルタを用いることで、累積的なIMU誤差を低減し、UWBの方位情報の欠如を補い、環境の遮蔽がある中でも実世界の実験で2.2メートルの相対位置決め精度を達成した。

ABSTRACT

Relative positioning between multiple mobile users is essential for many applications, such as search and rescue in disaster areas or human social interaction. Inertial-measurement unit (IMU) is promising to determine the change of position over short periods of time, but it is very sensitive to error accumulation over long term run. By equipping the mobile users with ranging unit, e.g. ultra-wideband (UWB), it is possible to achieve accurate relative positioning by trilateration-based approaches. As compared to vision or laser-based sensors, the UWB does not need to be with in line-of-sight and provides accurate distance estimation. However, UWB does not provide any bearing information and the communication range is limited, thus UWB alone cannot determine the user location without any ambiguity. In this paper, we propose an approach to combine IMU inertial and UWB ranging measurement for relative positioning between multiple mobile users without the knowledge of the infrastructure. We incorporate the UWB and the IMU measurement into a probabilistic-based framework, which allows to cooperatively position a group of mobile users and recover from positioning failures. We have conducted extensive experiments to demonstrate the benefits of incorporating IMU inertial and UWB ranging measurements.

研究の動機と目的

• GPS や固定アンカーなどの外部インfrastrutureに依存せずに、モバイルユーザーの相対位置決めを可能にすること。
• IMUの累積誤差という限界と、UWBの視線制限および方位情報の欠如という限界を、センサーフュージョンによって克服すること。
• 相互に測定データとインertialデータのみを用いて、複数のモバイルユーザーが互いの相対位置を推定できる協調的位置決めシステムを構築すること。
• 動的遮蔽や変動するUWB検出確率を伴う実世界環境で、提案手法の有効性を検証すること。

提案手法

• IMUおよびUWB測定に基づき、複数ユーザーの相対位置を同時に推定する二重パーティクルフィルタフレームワークを採用する。
• 高レートのIMUデータ（50 Hz）をドリフト推定に用い、低レートのUWB距離測定（2秒ごと）でドリフトを補正する。
• UWB測定が通信範囲内でのユーザーの可能性のある位置を制約する確率的状態推定モデルを適用する。
• 非線形性や非ガウスノイズに対処するため、パーティクルフィルタを用い、位置決めの失敗や曖昧性の解消に強い性能を実現する。
• IMU内では振り子モデルと拡張カルマンフィルタを用い、ジャイロスコープ、加速度計、磁気計のデータを融合して初期の変位推定を行う。
• 中央サーバーでIMUの変位出力とUWBの距離推定値を統合し、すべてのユーザーの相対位置をリアルタイムに計算する。

Figure 1: Illustration of the relative positioning problem. We aim to track the relative position of a group of mobile users by integrating the inertial measurement provided by the IMU and the peer to peer ranging measurement from the UWB. As our approach does not rely on any given infrastructure, t

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IMUとUWBデータを効果的に統合することで、インfrastrutureに依存せずに正確な相対位置決めが可能になるか？
• RQ2 IMUのドリフト推定とUWBの距離測定を組み合わせることで、モバイルユーザーの位置決めにおける累積誤差はどの程度低減されるか？
• RQ3 環境的遮蔽がUWBの検出確率および全体のシステム性能にどの程度影響を及えるか？
• RQ4 二重パーティクルフィルタフレームワークは、UWBの方位情報欠如に起因する位置決めの曖昧性を効果的に解消し、故障からの回復を可能にするか？

主な発見

• 実世界の実験において、すべてのユーザー対で相対位置決め誤差が2.2メートルに抑えられ、元のIMU誤差（3.0メートル）と比べて顕著に改善された。
• UWBの検出確率は距離に依存しており、遮蔽によって低下し、近距離でも100％ではないことが判明した。
• IMUとUWBデータの統合によりドリフトが低減され、一貫性が向上した。UWBデータが組み込まれた際、IMUの軌跡が真値に収束する様子が確認された。
• 二重パーティクルフィルタフレームワークは、位置決めの失敗を効果的に緩和し、UWBの方位情報欠如に起因する曖昧性を解消した。
• 動的な移動と環境的障害物を伴う実世界条件でも、システムは頑健性を示し、インfrastrutureに依存しない協調的位置決めの実現可能性を裏付けた。

Figure 2: Particle filtering for sensor fusion.