基于高斯过程回归的低成本无人机快速抗噪磁场建图
机器人学
2023-02-02 v1
摘要
本工作提出若干技术以提升在无人机上创建磁场图的能力，从而可快速可靠地在工作空间中多个高度采集磁场观测。遗憾的是，无人机上的电子设备会引入自身磁场，扭曲所得磁场图。我们展示了降低和处理无人机诱发噪声的方法，以更好地将磁场作为室内导航的感知模态。首先，我们飞控中的某些增益产生高频电机指令，在测得磁场中引入大噪声。接着，我们实现了一种常见降噪方法，即令磁强计远离无人机上其他组件。最后，我们引入所谓折中GPR(高斯过程回归)图，其可基于多次飞行测试训练以学习无人机观测测试间逐次飞行的变化。我们探究用于训练GPR图的观测空间密度，随后使用折中图定义一致性检验，以指示磁强计数据与相应GPR图是否适于状态估计。本工作引入的干预措施促进了无人机室内定位，我们发现其估计对无人机产生的噪声相当敏感。
引用
@article{arxiv.2302.00113,
title = {Fast and Noise-Resilient Magnetic Field Mapping on a Low-Cost UAV Using Gaussian Process Regression},
author = {Prince E. Kuevor and Maani Ghaffari and Ella M. Atkins and James W. Cutler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.00113},
year = {2023}
}