密結合LiDARビジョン慣性オドメーターに基づく四足ロボットの位置決め

四足ロボットは、重要な無人航空機の一種であり、教育、サービス、産業、軍事、その他の分野での応用に広い可能性を持っています。彼らの独立した位置決めは、複雑な環境で割り当てられたタスクを完了するための重要な役割を果たします。しかし、全地球測位システム（GNSS）に基づく位置決めは、GNSSの妨害や、建物に囲まれた環境で四足ロボットが適切に動作しない結果を引き起こす可能性があります。本論文では、四足ロボットの位置決め精度の問題に対処するために、密結合LiDARビジョン慣性オドメーター（LVIO）を提案します。この最適化手法においては、3D LiDARで取得したポイントクラウドデータ、双眼視覚で取得した画像特徴情報、及びIMU慣性データが組み合わさり、四足ロボットの精密な屋内外の位置決めが向上します。この方法は、レーザーオドメーターにおける均一動作モデルによって引き起こされる誤差や、ロボットの急速な動きによる画像のぼやけから生じる誤差マッチングを軽減し、同時に慣性測定に対するドリフトの影響を和らげます。最後に、実験室の四足ロボットを使用して、検証のための物理プラットフォームを構築します。実験結果は、設計されたLVIOが、屋内外を問わず高精度かつ強いロバスト性で4グループのロボットの位置決めを実現することを示し、提案された方法の実現可能性と有効性を検証します。