多个超声波局部定位系统的同步标定与导航 (SCAN)
摘要
本文提出了一种针对覆盖广阔室内区域的多个超声波局部定位系统 (Ultrasonic Local Positioning Systems, ULPSs) 的同步标定与导航 (Simultaneous Calibration and Navigation, SCAN) 算法。其思想是发展类似于 SLAM (同步定位与建图) 的概念，即移动机器人在导航的同时估计地图。移动机器人在定位区域内移动时，对多个 ULPSs 的信标进行标定。标定的概念是估计参照已知地图的信标位置。该场景由若干已标定的 ULPSs 组成，我们将其称为全局参考超声波局部定位系统 (Globally Referenced Ultrasonic Local Positioning Systems, GRULPSs)，它们布置在入口等关键位置，覆盖环境中可能轨迹的起点和终点。此外，还有若干未标定的 ULPSs，称为局部参考超声波局部定位系统 (Locally Referenced Ultrasonic Local Positioning Systems, LRULPSs)，布置在定位区域周围。本方案使用带有里程计的移动机器人，在其覆盖区域内导航并从一个 GRULPS 移动到另一个 GRULPS 时，对 LRULPSs 的信标进行标定。该算法基于并行运行的多个滤波器（每个 LRULPS 一个滤波器，GRULPSs 共用一个滤波器），融合超声波信号 (Ultrasound Signals, US) 和移动机器人里程计的相关信息，以估计移动机器人的全局和局部轨迹（每个 LRULPS 的局部参考系对应一条轨迹）。通过每个 LRULPS 的变换向量将局部坐标转换为全局参考系，从而获得 LRULPSs 信标的位置。为了比较在此场景下的性能，在仿真和真实实验中分别测试了扩展卡尔曼滤波器 (Extended Kalman Filter, EKF)、无迹卡尔曼滤波器 (Unscented Kalman Filter, UKF) 和 H-Inf 滤波器。
引用
@article{arxiv.2402.02241,
title = {Simultaneous Calibration and Navigation (SCAN) of Multiple Ultrasonic Local Positioning Systems},
author = {David Gualda and Jesus Urena and Juan C. Garcia and Enrique Garcia and Jose Alcala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.02241},
year = {2024}
}