混合定位系统的误差分解
机器人学
2024-10-21 v1
摘要
未来的先进驾驶辅助系统和自动驾驶车辆依赖于精确的定位技术，这些技术可分为三类：a)关于局部参考系的位置定位（例如，通过视觉-based定位），b)关于全局参考系的绝对定位（例如，通过卫星导航），以及c)混合定位，这两者的结合。混合定位共享绝对定位和视角定位的特征和优势。然而，新的误差来源（如传感器校准不准确）补充了各子系统的潜在误差。因此，本文引入了分析混合定位系统误差来源的通用方法。更具体地，我们提出了Kappa-Phi方法，允许将定位误差分解为单个组成部分，即测量状态（例如，agent运动学）的可参数化函数之和。误差组成部分可用于改进定位预测、纠正地图数据或校准传感器设置。理论推导和评估表明，该算法在改进混合定位和抵消系统各个组成部分的弱点方面具有前景。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.14264,
title = {Error Decomposition for Hybrid Localization Systems},
author = {Benedict Flade and Simon Kohaut and Julian Eggert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.14264},
year = {2024}
}