【泡泡一分鐘】Flydar:在陀螺儀飽和狀態下基於磁力計的SLAM高角速度估計

2021-02-20 泡泡機器人SLAM

每天一分鐘，帶你讀遍機器人頂級會議文章

標題：Flydar: Magnetometer-based High Angular Rate Estimation during Gyro Saturation for SLAM

作者：Chee How Tan, Danial Sufiyan bin Shaiful, Emmanuel Tang, Jien-Yi Khaw, Gim Song Soh and Shaohui Foong

來源：2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 31 May - 31 August, 2020. Paris, France

編譯：王春穎

審核：柴毅，王靖淇

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本文提出了一種用於飛行雷射雷達（Flydar）的同時定位和建圖（SLAM）的高角速度估計算法。所提出的基於擴展卡爾曼濾波器（EKF）的算法利用了連續旋轉機身產生的正弦磁力計測量值來估算飛行器的懸停角速度。重要地，除了已經用於飛行穩定的現有IMU傳感器之外，所提出的方法不依賴於其他傳感器。陀螺儀的測量值和陀螺儀的偏差分別作為控制輸入和濾波器狀態，即使在陀螺儀飽和條件下也能進行估計。此外，這項工作僅使用單點雷射器利用固有的旋轉運動產生平面雷射雷達掃描，以實現可能的輕量級自主。在陀螺儀飽和極限兩倍的地面旋轉試驗平臺上對所提出的估算方法進行了實驗評估，有效均方根誤差為0.0045Hz。在Flydar平臺上懸停超過飽和極限，均方根誤差為0.0056Hz。最後利用Flydar的旋轉動力學對用於SLAM的所提出的方法進行了論證，定位精度為0.11m。

圖6 在陀螺儀飽和極限兩倍的地面旋轉試驗平臺上估算角速度，其有效均方根誤差為0.0045Hz

圖7 在Flydar平臺上懸停超過飽和極限，均方根誤差為0.0056Hz

圖8  磁力計測量zk的1秒快照和估計EKF的狀態x2和x3。預測狀態x2緊跟正弦磁強計傳感器數據zk

圖9  Google Cartographer SLAM估計的x和y 位置信息與OpticTrack的地面真實姿態

圖11  Google Cartographer SLAM輸出的最終地圖

Abstract

In this paper, the high angular rate estimation for simultaneous localisation and mapping (SLAM) of a Flying LiDAR (Flydar) is presented. The proposed EKF-based algorithm exploits the sinusoidal magnetometer measurement generated by the continuously rotating airframe for estimation of the robot hovering angular velocity. Significantly, the proposed method does not rely on additional sensors other than existing IMU sensors already being used for flight stabilization. The gyro measurement and the gyro bias are incorporated as a control input and a filter state respectively to enable estimation even under gyro saturation condition. Additionally, this work proposes leveraging on the inherently rotating locomotion to generate a planar lidar scan using only a single-point laser for possible lightweight autonomy. The proposed estimation method was experimentally evaluated on a ground rotating rig up to twice the gyro saturation limit with an effective rms error of 0.0045Hz; and on the proposed aerial platform − Flydar − hovering beyond the saturation limit with a rms error of 0.0056Hz. Lastly, the proposed method for SLAM using the rotating dynamics of Flydar was demonstrated with a localisation accuracy of 0.11m..

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