IMUを入力としてではなく、慣性補助状態推定における状態の測定として比較する

Grunnleggende konsepter

IMUを入力としてではなく、状態の測定として扱う方法を比較しました。

Sammendrag

技術レポートでは、IMUの処理方法について詳細に調査し、1Dシミュレーションでパフォーマンスを比較しました。結果はほぼ同等であり、新たなアプローチが提案されました。連続時間トラジェクトリ推定においても適用可能です。

Statistikk

本研究では、IMUの処理方法に関するパフォーマンス指標が示されています。
IMU-as-inputアプローチでは、加速度入力の共分散行列𝑄𝑘が0.00338であることが示されています。
IMU-as-measurementアプローチでは、Singer事前分布パラメータが𝛼 = 10.2442、𝜎2 = 1.0074で訓練されたことが示されています。

Sitater

"In this technical report, we compare treating an IMU as an input to a motion model against treating it as a measurement of the state in a continuous-time state estimation framework."
"We show how to preintegrate heterogeneous factors using Gaussian process interpolation."
"Our approach shows promise in simulation, but we were unable to experimentally demonstrate that our lidar-inertial odometry consistently outperforms our lidar odometry when using only a gyroscope."

Viktige innsikter hentet fra

IMU as an Input vs. a Measurement of the State in Inertial-Aided State Estimation

by Keenan Burne... klokken arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05968.pdf

Dypere Spørsmål

どのように新しいアプローチは従来のpreintegration手法と比較して異なりますか

新しいアプローチは、従来のpreintegration手法と比較していくつかの点で異なります。まず、新しいアプローチではIMU測定値を状態の直接的な測定値として扱うため、IMUのノイズと基礎プロセスノイズが区別されます。これにより、推定結果が改善される可能性があります。また、新しいアプローチは連続時間推定フレームワーク内でIMUを使用するため、高速センサー間や異なるデータセットで柔軟に適用できる可能性があります。

この研究結果は実世界での応用可能性や実用性にどのような影響を与える可能性がありますか

この研究結果は実世界での応用可能性や実用性に大きな影響を与える可能性があります。例えば、IMU-as-measurementアプローチは他の高速センサーと組み合わせて使用する際に有益です。さらに、異なるデータセットでも効果的に動作することから汎用性も高く評価されるかもしれません。これにより、リアルタイムトラッキングや位置推定システム向けの革新的なソリューションが提供される可能性があります。

IMU-as-measurementアプローチは他のセンサー組み合わせや異なるデータセットでも有効ですか

IMU-as-measurementアプローチは他のセンサー組み合わせや異なるデータセットでも有効です。この方法論は連続時間推定フレームワーク内でIMU測定値を直接利用するため，多数の高速センサーや複数のIMUsを含むシステム設計でも適切です．そのため，さまざまな実世界応用シナリオで威力を発揮することが期待されます．ただし，各シナリオごとにパラメータ調整や最適化が必要です．