面向多旋翼鲁棒状态估计的气流-惯性里程计
机器人学
2021-05-31 v1
摘要
我们提出一种仅使用低成本 IMU 与新型仿生气流传感器的航位推算策略,以提升多旋翼在位置估计失效时的鲁棒性。该目标颇具挑战,因为低成本 IMU 存在较大噪声与漂移,而螺旋桨干扰及风场使得三维气流感知困难。我们的方法依赖深度学习策略解读仿生传感器测量值、风速地图以补偿位置相关风场,以及滤波器融合信息并生成位姿与速度估计。结果表明,在非风环境中位置传感器失效后 30 秒内,相较仅 IMU 航位推算,该方法将漂移降低达一个数量级,并能补偿湍流与空间变化风的挑战性影响。
引用
@article{arxiv.2105.13506,
title = {Airflow-Inertial Odometry for Resilient State Estimation on Multirotors},
author = {Andrea Tagliabue and Jonathan P. How},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.13506},
year = {2021}
}
备注
Accepted to the 2021 International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021). Contains minor updates in Fig. 2 and Section IV.b, VII.E, VII.F