地标与IMU数据融合：用于SLAM与速度偏置的系统收敛几何非线性观测器
系统与控制
2022-04-04 v3 系统与控制
摘要
在自主机器人位姿（即姿态与位置）及其环境均未知的情况下适用的导航方案需求巨大。同步定位与建图（SLAM）通过同时构建环境地图并观测机器人相对于地图的位姿来满足该需求。本工作提出一种置于李群流形上的SLAM非线性观测器，其具有系统收敛特性，并旨在模拟真实SLAM问题的非线性运动动力学。系统误差被约束为从已知大集合内起始并系统衰减至已知小集合内稳定。所提估计器保证实现预定义的瞬态与稳态性能，并通过直接使用角速度与平移速度、地标以及惯性测量单元（IMU）采集信息的量测，消除速度量测中不可避免存在的未知偏置。在四旋翼采集的真实世界数据集上测试所提方案的实验结果表明，该观测器能够估计六自由度（6 DoF）机器人位姿并在三维（3D）空间中定位未知地标。
引用
@article{arxiv.2011.10635,
title = {Landmark and IMU Data Fusion: Systematic Convergence Geometric Nonlinear Observer for SLAM and Velocity Bias},
author = {Hashim A. Hashim and Abdelrahman E. E. Eltoukhy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.10635},
year = {2022}
}