[논문 리뷰] Cooperative Relative Positioning of Mobile Users by Fusing IMU Inertial and UWB Ranging Information

Ran Liu, Chau Yuen외 4명|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 04.

Indoor and Outdoor Localization Technologies인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 이동 중인 사용자 간에 외부 인프라 없이 협동적 상대 위치를 측정할 수 있도록 관성 측정 장치(IMU)의 측정값과 초광대역(UWB) 거리 측정 데이터를 융합하는 확률적 융합 프레임워크를 제안한다. 고주기 IMU 드리프트 보정과 간헐적인 UWB 거리 측정값을 이중 입자 필터를 통해 통합함으로써 누적된 IMU 오차를 줄이고 UWB의 방향 정보 부족 문제를 해결하여, 환경적 가림이 존재하는 실내 환경에서도 실제 실험에서 상대 위치 측정 정확도 2.2m를 달성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• GPS나 고정된 앵커와 같은 외부 인프라에 의존하지 않고 이동 중인 사용자의 상대 위치 측정을 가능하게 하기 위해.
• 누적 오차 문제를 야기하는 IMU의 한계와 선로가 제한되고 방향 정보가 없는 UWB의 한계를 센서 융합을 통해 해결하기 위해.
• 다중 이동 중인 사용자가 상호 간의 측정값과 관성 데이터만을 사용하여 상대 위치를 추정할 수 있도록 협동적 위치 측정 시스템을 개발하기 위해.
• 동적 가림과 변동하는 UWB 탐지 확률이 존재하는 실세계 환경에서 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해.

제안 방법

• IMU 및 UWB 측정값을 기반으로 다수 사용자의 상대 위치를 동시에 추정하기 위해 이중 입자 필터 프레임워크를 사용한다.
• 고주기 IMU 데이터(50 Hz)를 사용해 드리프트 보정을 수행하고, 저주기 UWB 거리 측정값(매 2초마다)을 통해 누적 오차를 보정한다.
• UWB 측정값이 통신 범위 내 사용자의 가능한 위치를 제약하는 확률적 상태 추정 모델을 적용한다.
• 비선형성과 비정규 분포 노이즈를 다룰 수 있도록 입자 필터를 활용하여 위치 측정 실패에 대한 강건성과 모호성 해소 능력을 향상시킨다.
• 초기 이동 거리 추정을 위해 IMU 내부에서 진자 모델과 확장된 컨볼루션 필터를 활용해 자이로스코프, 가속도계, 자석계 데이터를 융합한다.
• 중앙 서버에서 IMU 이동 거리 출력값과 UWB 거리 추정값을 융합하여 실시간으로 모든 사용자의 상대 위치를 계산한다.

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

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IMU와 UWB 데이터를 효과적으로 융합하여 외부 인프라 없이 정확한 상대 위치 측정이 가능한가?
• RQ2 IMU 드리프트 보정과 UWB 거리 측정의 조합이 이동 중 사용자 위치 측정의 누적 오차를 어떻게 줄이는가?
• RQ3 환경적 가림이 UWB 탐지 확률과 전체 시스템 성능에 어느 정도의 영향을 미치는가?
• RQ4 이중 입자 필터 프레임워크는 UWB의 방향 정보 부족으로 인한 위치 모호성과 실패 상황을 효과적으로 해결할 수 있는가?

주요 결과

• 실세계 실험에서 모든 사용자 쌍 간 상대 위치 오차가 2.2m로 측정되었으며, 원시 IMU 오차(3.0m)보다 뚜렷이 향상되었다.
• UWB 탐지 확률은 거리에 따라 영향을 받으며, 가림이 존재할 경우 감소했으며, 가까운 거리에서도 100%가 아닌 탐지가 관찰되었다.
• IMU와 UWB 데이터 융합으로 드리프트가 감소하고 일관성이 향상되었으며, UWB 데이터가 포함될 경우 IMU 궤적의 수렴이 실제 위치에 가까워지는 것으로 확인되었다.
• 이중 입자 필터 프레임워크는 위치 측정 실패를 효과적으로 완화하고 UWB의 방향 정보 부족으로 인한 모호성을 해소했다.
• 실세계 조건에서 동적 이동과 환경 장애물이 존재하는 상황에서도 시스템의 강건성이 입증되었으며, 외부 인프라 없이 협동적 상대 위치 측정의 가능성을 입증했다.

Figure 2: Particle filtering for sensor fusion.