Tightly coupled UWB-inertial odometry for UAV

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 로봇공학학제전공, 2019.2,[iii, 38 p. :]화재 현장과 같은 재난 환경에서는 농연이나 분진 등으로 기존의 무인 비행체의 위치 인식에 활용하던 비전 기반의 센싱을 적용하기 어려운 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 UWB 무선 통신 기반의 거리 데이터와 IMU 데이터의 강결합을 통한 무인 비행체의 3차원 위치 및 자세를 추정하는 방법을 제안한다. 기본적으로 반복 확장 칼만 필터를 통해 위치 및 자세의 상태 벡터를 추정하고 센서 측정값을 바탕으로 업데이트하는 과정을 반복 수행한다. 더불어 상태 벡터에 IMU내 자이로스코프의 바이어스 및 스케일 상수, 가속도계의 바이어스를 더해서 강결합 시스템이 되도록 알고리즘을 구성하였다.한국과학기술원 :로봇공학학제전공

강결합 UWB-IMU 기반의 로봇 위치 인식

In disaster environment, LiDAR or vision sensors can hardly be used due to dust and smoke. To deal with this situation, the localization techniques using UWB (ultra-wideband) signals have been researched. In this paper, the tightly-coupled UWB-IMU-based localization algorithm designed to be robust in NLOS (non-line-of-sight) environment is proposed. The NLOS error factor is estimated using UWB range and IMU measurement. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm

UWB-IMU 멀티 모델 알고리즘을 통한 무인 비행체의 실내 위치 인식

In this article, we described about the UWB-IMU integrated system for indoor pose estimation of unmanned aerial vehicles (UAVs). Based on the extended Kalman filter (EKF) algorithm, the pose of the UAV and position of UWB anchors can be estimated, but it can only approximate a uni-modal probability distribution function. To estimate the UAV’s two dynamic models (linear motion and rotation) properly, we propose a multi-modal algorithm which is calculating weighted sum of Gaussians of two different states. We simulated this algorithm with indoor motion tracking system