[논문 리뷰] Accurate 3D Localization for MAV Swarms by UWB and IMU Fusion

Jiaxin Li, Yingcai Bi외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 28.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 14인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 GPS가 사용 불가능한 환경에서 마이크로 항공기 드론(마브) 기반의 80Hz, 고정밀 3차원 위치 추정을 가능하게 하기 위해 초광대역(UWB) 거리 측정값과 자이로스코프/가속도계 데이터를 융합하는 확장 칼만 필터(EKF) 기반 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 근접한 0ms 지연을 기록하며, 하위 미터 수준의 정확도를 달성하여 순수한 EKF보다 정확도와 반응 속도 면에서 뚜렷한 성능 향상을 보였다. 실내 VICON 환경과 실제 전시회 홀에서 6대의 마브 드론 스웜을 대상으로 검증하였다.

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

연구 동기 및 목표

• 단독으로 사용할 경우 고지연 및 저대역폭 문제를 보이는 UWB 및 IMU 시스템의 한계를 해결하기 위함.
• 실내에서 GPS가 사용 불가능한 환경에서 고속으로 이동하는 마브 드론 스웜을 제어하기에 적합한 실시간, 고갱신 주기의 위치 추정 시스템을 개발하기 위함.
• EKF 프레임워크를 활용해 UWB 거리 측정값과 IMU 관성 데이터를 융합함으로써 위치 추정의 정확도와 안정성을 향상시키기 위함.
• 통제된(VICON) 및 실제 환경(창지 전시센터)에서 다수의 마브 드론 운영 조건에서 시스템 성능을 검증하기 위함.

제안 방법

• 확장 칼만 필터(EKF)를 사용하여 UWB 거리 측정값과 IMU 가속도/각속도 데이터를 기반으로 마브의 3차원 위치, 3차원 속도 및 IMU 바이어스를 동시에 추정한다.
• TDMA/CDMA 프로토콜을 활용한 양방향 UWB 거리 측정을 통해 마브(이동 장치)와 고정된 앤커 간의 정밀하고 동기화된 거리 측정을 실현한다.
• 밀도 높은 환경에서 다중경로 또는 신호 차단으로 인한 이상치 UWB 측정값을 거부하기 위해 혁신 임계값 기반 처리 기법을 적용한다.
• EKF 상태 벡터에는 3차원 위치, 3차원 속도 및 IMU 바이어스 상태를 포함하여 센서 드리프트 및 바이어스를 모델링하고 보정한다.
• 정밀한 앤커 위치 배치를 기반으로 북-서-상(North-West-Up, NWU) 좌표계를 설정하며, 앤커는 운영 영역를 둘러싸는 볼록 다각형 형태로 배치된다.
• 알고리즘은 80Hz로 작동하여 실시간 제어에 최소한의 지연을 유발하며, 스웜 간 협업에 매우 중요하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 EKF 기반 UWB-IMU 융합이 실시간 80Hz 3차원 마브 스웜 위치 추정을 거의 0ms 지연으로 달성할 수 있는가?
• RQ2 실내 환경에서 제안된 EKF 융합 방법은 순수한 EKF 대비 정확도와 지연 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 실제 실내 환경에서 신호 차단 및 다중경로 간섭 상황에서도 융합 알고리즘이 얼마나 높은 위치 추정 정확도를 유지할 수 있는가?
• RQ4 GPS 또는 VICON 없이도 대규모 실내 환경에서 다수의 마브 드론이 안정적이고 조율된 비행을 지원할 수 있는가?

주요 결과

• VICON 테스트에서 융합 EKF는 최대 위치 오차 0.39m, 평균 오차 0.16m를 기록하여 순수한 EKF의 0.71m 및 0.30m보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 보였다.
• 융합 EKF는 거의 0ms 지연을 기록한 반면, 순수한 EKF는 추정 위치와 VICON 기준값 사이에 500ms 지연을 보였으며, 이는 실시간 제어에 부적합함을 시사했다.
• 창지 전시센터에서의 성능 테스트에서는 6대의 마브 스웜이 안정적인 정지 비행과 조율된 비행을 구현했으며, 영상 자료를 통해 청소년적인 위치 추정 경로가 관찰되었다.
• 혁신 임계값 기반 처리를 통해 잘못된 UWB 측정값을 효과적으로 거부하였으며, 다른 마브에 의한 신호 차단 상황에서도 위치 추정이 유지되었다.
• 추정된 IMU 바이어스는 합리적인 크기와 추세를 보였으며, 이는 EKF가 비행 중 센서 바이어스를 정확히 모델링하고 보정했음을 시사한다.
• 다수의 UWB 장치 및 WiFi 신호 간섭이 존재하는 복잡한 전자기 환경에서도 융합 알고리즘이 뛰어난 성능 유지를 보였다.