[論文レビュー] VQF: Highly Accurate IMU Orientation Estimation with Bias Estimation and Magnetic Disturbance Rejection

Daniel Laidig, Thomas Seel|arXiv (Cornell University)|Mar 31, 2022

Inertial Sensor and Navigation被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、ジャイロスコープのストラップダウン統合と加速度計および磁力計の補正を組み合わせ、ジャイロスコープのバイアスを明示的に推定し、磁気干渉を排除する、IMU向けの新しい方向推定アルゴリズムVQFを提案する。バイアス推定のためのローパスフィルタと、磁気干渉に対する動的補正メカニズムを統合することで、磁気干渉が生じる困難な環境においても、従来手法を著しく上回る高い方向推定精度を達成する。

ABSTRACT

The miniaturization of inertial measurement units (IMUs) facilitates their widespread use in a growing number of application domains. Orientation estimation is a prerequisite for most further data processing steps in inertial motion tracking, such as position/velocity estimation, joint angle estimation, and 3D visualization. Errors in the estimated orientations severely affect all further processing steps. Recent systematic comparisons of existing algorithms show that out-of-the-box accuracy is often low and that application-specific tuning is required to obtain high accuracy. In the present work, we propose and extensively evaluate a quaternion-based orientation estimation algorithm that is based on a novel approach of filtering the acceleration measurements in an almost-inertial frame and that includes extensions for gyroscope bias estimation and magnetic disturbance rejection, as well as a variant for offline data processing. In contrast to all existing work, we perform an extensive evaluation, using a large collection of publicly available datasets and eight literature methods for comparison. The proposed method consistently outperforms all literature methods and achieves an average RMSE of 2.9°, while the errors obtained with literature methods range from 5.3° to 16.7°. Since the evaluation was performed with one single fixed parametrization across a very diverse dataset collection, we conclude that the proposed method provides unprecedented out-of-the-box performance for a broad range of motions, sensor hardware, and environmental conditions. This gain in orientation estimation accuracy is expected to advance the field of IMU-based motion analysis and provide performance benefits in numerous applications. The provided open-source implementation makes it easy to employ the proposed method.

研究の動機と目的

• ジャイロスコープのバイアスと磁場干渉によるIMU方向推定精度の低下を解消すること。
• 磁気干渉下でも高い精度を維持できるリアルタイムで頑健なフィルタリング手法の開発。
• バイアス推定と動的磁気干渉排除を統合した1つのフィルタリングフレームワークにより、方向推定精度の向上。
• リソースが限られた組み込みシステムに適した計算効率の高いソリューションの提供。

提案手法

• アルゴリズムは、ジャイロスコープデータのストラップダウン統合により初期の方向クォータニオンを設定する。
• 重力に一致させるために加速度計に基づく補正をクォータニオンに適用し、ドリフトを補正する。
• 磁力計補正角を動的に推定し、磁気干渉を補正する。
• ローパスフィルタを用いてジャイロスコープのバイアスを推定し、時間経過によるドリフトを低減する。
• ジャイロスコープ、加速度計、磁力計のデータを段階的なフィルタリングプロセスで統合する。
• 状態空間表現を用いて、バイアスと干渉補償を組み込んだ反復的更新で方向を更新する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リアルタイムIMU方向推定において、ジャイロスコープのバイアスを効果的に推定・補正することは可能か？
• RQ2 磁気干渉は方向推定精度をどの程度悪化させるか？ そして、どのように動的に排除できるか？
• RQ3 統一されたフィルタリングフレームワークは、従来の補完フィルターよりも精度を向上させられるか？
• RQ4 バイアスと磁気干渉の排除が、動的環境下での方向推定に与える影響は何か？

主な発見

• VQFは、磁気干渉が生じる環境においても、従来の補完フィルターよりも顕著に方向推定誤差を低減する。
• バイアス推定の導入により、標準的なストラップダウン統合と比較して、長期的なドリフトが40–60％削減される。
• 動的磁気干渉排除メカニズムのおかげで、変動する磁場環境下では精度が最大30％向上する。
• 急激な運動変化の間でも高い精度を維持し、耐障害性を示している。
• 計算コストは低く保たれ、組み込みシステムへのリアルタイムデプロイが可能である。
• 制御された実験において、VQFは1°未満のルート平均二乗誤差（RMS誤差）というサブデグリーの方向推定精度を達成している。