多傳感器姿態(tài)估計的Delta濾波器和卡爾曼濾波器設計在球形移動測繪系統(tǒng)中的應用

關鍵詞

球形機器人；姿態(tài)估計；傳感器融合；卡爾曼濾波器；Delta濾波器；移動測繪；LiDAR

研究問題

球形移動測繪系統(tǒng)中的慣性姿態(tài)估計過濾技術尚未得到充分研究。由于其內(nèi)在的滾動運動，該系統(tǒng)的角速度極高且動態(tài)劇烈，與當前最先進的無人機、手持設備或汽車等旋轉受限系統(tǒng)所需建模方式不同。

方法

在本工作中，我們比較了之前提出的“Delta濾波器”和使用協(xié)方差模型設計的卡爾曼濾波器。兩種過濾方法實時融合兩個6-自由度的姿態(tài)估計器，并利用運動模型進行姿態(tài)估計。我們將軌跡與OptiTrack?動捕系統(tǒng)提供的地面實況姿態(tài)測量結果進行了對比，進一步評估了激光掃描儀生成的點云與Riegl VZ400地面激光掃描儀（TLS）提供的地面實況地圖之間的差異。

創(chuàng)新點

1. 提出了一種適用于球形系統(tǒng)的卡爾曼濾波器設計，能夠處理傳感器無法提供協(xié)方差估計的問題。
2. 針對球形系統(tǒng)特有的滾動運動特性，提供了有效的多傳感器姿態(tài)估計解決方案。
3. 使用我們的估算器作為初始猜測進行ICP（迭代最近點），從而實現(xiàn)了高分辨率和精確的三維LiDAR點