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我院吴均峰教授团队在机械人学顶级聚会 IEEE International Conference on Robotics and Automation 揭晓两篇论文,,,,,本文先容题为 Efficient Planar Pose Estimation via UWB Measurements 的论文。。。。 。。。

我院吴均峰教授团队在机械人学顶级聚会 IEEE International Conference on Robotics and Automation 揭晓两篇论文,,,,,本文先容题为 Efficient Planar Pose Estimation via UWB Measurements 的论文。。。。 。。。

该文对基于 UWB 距离丈量的机械人平面位姿预计问题睁开了研究。。。。 。。。

论文链接: https://arxiv.org/abs/2209.06779

 

聚会先容

IEEE机械人与自动化国际聚会(IEEE International Conference on Robotics and Automation,,,,,ICRA)是 IEEE 机械人与自动化协会的旗舰聚会,,,,,也是机械人学领域最权威的聚会之一,,,,,在谷歌学术上的 h5-index 为116。。。。 。。。

 

研究配景

移念头械人的位姿(位置与姿态)预计功效是实现避障、路径妄想等使命的基本条件。。。。 。。。近年来,,,,,研究者们致力于运用惯性传感单位(Inertial Measurement Unit, IMU)、相机和激光雷达等机载传感器实现高性能和实时的状态预计。。。。 。。。然而,,,,,基于机载传感器的位姿预计?????槿菀妆⒑憔霉旒5钠莆侍,,,,,并且在特定情形下鲁棒性较低。。。。 。。。本事情接纳超宽带无线电手艺(Ultra-Wideband, UWB)的距离丈量功效,,,,,实现了平面移念头械人的实时高精度位姿预计,,,,,有用阻止了上述问题。。。。 。。。UWB手艺被普遍用于移念头械人的定位,,,,,但鲜有事情运用UWB手艺举行移念头械人的位姿预计。。。。 。。。我们将这一问题建模为信号处置惩罚领域的刚体定位问题(Rigid Body Localization, RBL)。。。。 。。。通过文献调研,,,,,我们发明以往文献缺少对预计器的统计渐进有用性剖析,,,,,同时所提出算法的盘算重漂后较高。。。。 。。。

图1 基于UWB距离丈量的机械人平面位姿预计示意图

 

研究要领

本事情基于两步法提出了位姿预计器GN-ULS:(1)我们首先通过变换视察方程、参数化旋转矩阵等办法将最大似然问题松懈为一个线性最小二乘问题,,,,,并证实晰其最小二乘解是真实位姿的一致预计,,,,,(2)在此基础上,,,,,我们将第一步获得的位姿预计投影到特殊正交群,,,,,通过高斯-牛顿算法刷新预计值。。。。 。。。我们证实晰一步高斯-牛顿算法的效果收敛于最大似然预计。。。。 。。。

图 2 两步法预计框架

总结来说,,,,,本事情所提出的预计用具有以下优点:1)随着距离丈量数目的增添,,,,,位姿预计以理论最快速率收敛到真实位姿(即平均均方误差抵达克拉梅洛下界);;;;;;;2)盘算重漂后与以往研究相比有显著提升,,,,,实现了动态位姿的实时求解;;;;;;;3)给出了位姿预计的协方差矩阵。。。。 。。。别的,,,,,本研究还对基于距离丈量的移念头械人平面位姿预计问题的可观性等基础问题举行了讨论和研究,,,,,运用图刚性理论给出了可观性的充要条件。。。。 。。。

在仿真实验中,,,,,我们测试了差别预计器在差别传感器数目、重复视察次数以及噪声方差下的性能。。。。 。。。效果如图3所示。。。。 。。。本研究所提出的GN-ULS预计器在差别仿真设定下均能抵达理论最优下界,,,,,而以往要体会在特定场景中偏离理论最优下界。。。。 。。。

图3 仿真实验效果

在真实场景下,,,,,我们基于NVIDIA-TX2等硬件装备搭建了小车实验平台,,,,,运用行动捕获系统实时提供小车位姿真值,,,,,在静态与动态场景下收罗了UWB距离丈量的数据,,,,,实验情形及小车平台如图4所示。。。。 。。。

图4 实验情形及小车实验平台

由于室内情形中障碍物遮挡、墙壁反射等因素,,,,,真实实验中UWB距离丈量数据受离群值影响,,,,,我们在实验中通过对相邻时刻距离丈量转变量设定阈值对丈量离群值举行了剔除。。。。 。。。我们在差别位置与位姿下网络了42组静态丈量数据,,,,,实验效果如图5所示。。。。 。。。在本实验中,,,,,噪声的方差为毫米级,,,,,所提GN-ULS预计器与其他要领的准确度相近,,,,,其优势体现在盘算重漂后:GN-ULS可以在1毫秒内处置惩罚上万距离丈量值;;;;;;;而以往要领的耗时在0.1s左右。。。。 。。。

图5 静态位姿预计实验效果

我们控制小车以0.5m/s,,,,,0.2m/s,,,,,0.1m/s的平均速率在室内情形中移动,,,,,网络了UWB距离丈量数据与位姿真值。。。。 。。。在0.5m/s平均速率下的实验效果如图6所示,,,,,GN-ULS预计器的位置预计平均误差为3.01cm,,,,,角度预计平均误差为3.97°;;;;;;;其预计轨迹的准确性与平滑性有望通过团结里程计丈量与运动模子获得进一步提高。。。。 。。。

图6 动态位姿预计实验效果

 

研究结论

本事情对基于UWB距离丈量的机械人平面位姿预计问题睁开了研究。。。。 。。。我们基于两步法设计了一个渐进有用且盘算重漂后低的位姿预计器,,,,,GN-ULS。。。。 。。。仿真与实验批注,,,,,GN-ULS在盘算效率、鲁棒性以及大噪声情形下的准确性等方面优于以往事情。。。。 。。。在这项事情中,,,,,我们展示了单独使用距离丈量值对机械人位姿举行实时、准确预计的可能性。。。。 。。。

 

作者简介

论文通讯作者为 优德官网 研究员、香港中文大学(深圳)数据科学学院副教授吴均峰。。。。 。。。

吴均峰教授为香港中文大学(深圳)数据科学学院副教授、优德官网(优德官网)研究员。。。。 。。。他现任IEEE高级会员、中国自动化学会控制理论专委会委员、中国自动化学会信息物理系统控制与决议专业委员、中国自动化学会工业控制系统信息清静专委会会员、中国自动化学会控制理论专委会网络化控制系统学组委员。。。。 。。。吴均峰教授曾受邀担当IET Control Theory & Applications期刊专刊客座编辑(Leading Guest Editor),,,,,多次受邀担当IEEE Conference on Control Technology and Applications, The European Control Conference, IFAC World Congress等控制领域国际旗舰聚会副编辑;;;;;;;多次受邀担当中国控制聚会(Chinese Control Conference)等控制领域海内着名学术聚会副编辑;;;;;;;2023年起将任控制领域顶级期刊Transactions on Control of Network Systems编委。。。。 。。。吴均峰教授揭晓 SCI 期刊论文 50余篇,,,,,包括IEEE TAC、Automatica、IEEE RAL、IEEE TIT、IEEE TSP等控制、机械人和信号处置惩罚领域顶级期刊,,,,,正式授权中国专利10项,,,,,美国专利1项。。。。 。。。

论文第一作者为香港中文大学(深圳)数据科学学院二年级博士生江昊东。。。。 。。。

江昊东于2017年6月在浙江大学控制科学与工程专业获得学士学位,,,,,现为香港中文大学(深圳)数据科学学院二年级博士生。。。。 。。。他的研究兴趣包括机械人同时定位与建图以及概率图推断等。。。。 。。。

* 相关信息由论文作者提供