面向微型飞行器的WiFi-惯性室内位姿估计
机器人学
2020-03-17 v1 信号处理
摘要
本文提出了一种基于单个WiFi接入点的微型飞行器（MAV）室内位姿估计系统。基于计算机视觉的传统方法受光照条件和环境纹理的限制。我们的系统不受视觉限制且可即时部署，依托现有WiFi基础设施工作而无需任何部署成本。我们的系统由两个耦合模块组成。首先，我们提出一种到达角（AoA）估计算法来估计MAV姿态并解耦用于定位的AoA。其次，我们建立了一个WiFi-惯性传感器融合模型，将AoA与惯性传感器测量的里程计融合以优化MAV位姿。考虑到MAV的实用性，我们的系统被设计为实时且无需初始化，以满足未知环境中敏捷飞行的需求。室内实验表明，我们的系统实现了位姿估计精度，位置误差为 cm，姿态误差为。
引用
@article{arxiv.2003.07240,
title = {WiFi-Inertial Indoor Pose Estimation for Micro Aerial Vehicles},
author = {Shengkai Zhang and Wei Wang and Tao Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07240},
year = {2020}
}
备注
To appear in IEEE Transactions on Industrial Electronics