視覚/超広帯域緊密結合型融合位置特定アルゴリズムに関する研究

自律型移動ロボットのナビゲーションにおいて、正確な位置決めは重要です。衛星信号が弱い森林環境や複雑な環境によって妨害される場所では、衛星位置決めの精度がロボットの自律ナビゲーションの精度要件を満たすのが難しいです。本記事では、視覚SLAM/UWB緊密結合型位置特定手法を提案し、視覚オドメーターの変位増加を用いたUWB非視線エラー識別手法を設計します。視覚出力の変位増加とUWB距離情報を測定値として利用し、データ融合のために拡張カルマンフィルタリングアルゴリズムを適用します。本研究では、構築した実験プラットフォームを使用して、屋外環境で画像と超広帯域距離データを収集し、組み合わせた位置決め手法を実験的に検証しました。実験結果は、アルゴリズムが個別のUWBまたは緩く結合した位置決め手法に比べて、位置決め精度が優れていることを示しています。これにより、UWBの非視線エラーを効果的に排除し、組み合わせ型位置決めシステムの精度と安定性を向上させます。