GPSを使用しない絶対測位

IMUを使用すると、ロボットは開始位置に対する現在位置を推定できますが、これには時間の経過とともにエラーが発生します。GPSは、ローカルエラーの蓄積によって偏らない位置情報を提供するのに特に役立ちます。しかし、GPSは屋内では使用できず、屋外でもむらがある場合があります。

では、GPSを使用せずに（基準のフレームに対して）ローカライズするためにロボットが使用できる方法またはセンサーは何ですか？

主に、推測航法は、一般にSLAMのような他の手法とともに使用されます。ロボットはマップを作成し、そのマップ内でローカライズを試みます。たとえば、レーザー距離スキャナーを使用し、推測航法に基づいて、ロボットはそれがどこにあるかを把握します。レーザー距離データをマップと比較することにより、推定を改善できます。

関連リソースは次のとおりです。

• ウィキペディアの屋内測位システム。
• H.リュー、H。ダラビ、P。バネルジー、J。リュー。無線屋内測位技術とシステムの調査。システム、マン、およびサイバネティックスに関するIEEEトランザクション、1067ページ。
• 屋内での追跡位置：誇大広告から現実への移行。

メソッドが含まれます：

• SLAM（または少なくともローカライズ）と
  • レーザ
  • ビジョン（カメラ、ステレオビジョン）
  • 構造化された環境
• 細胞信号
• 無線LAN信号
• RF（無線周波数）ビーコンと三角測量（詳細については、http：//www.wpi.edu/Images/CMS/PPL/ITT.pdfをご覧ください）。
• カメラ追跡システム（空間内のマーカーの光学追跡）

問題は、GPSのさまざまな手段を見つけて、指定された参照フレーム内での位置を見つけることです。単独でのこの問題はローカリゼーションと呼ばれ、それを実行する多くの方法があります。まず、相対的な方法を区別する必要があります。そのため、既知の位置への位置の変化を提供する測定値です。この方法には問題があり、エラーは明らかに蓄積され、無制限に増加します。

• 推測航法は、相対ローカリゼーションの最も古い方法の1つです。進行方向、速度、および時間（移動距離の推定）を使用すると、開始位置からの位置の変化を要約できます。

• 推測航法の使用に加えて、ランドマークを作成して地図で追跡することもできません。これらのランドマークを再度検索すると、相対位置エラーを減らすことができます。これが同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）の問題です。まだ相対的なナビゲーションです。

次に、絶対ナビゲーションに関する実際の質問に進みます。GPSが行うことは、参照フレーム（この場合は地心）の既知の位置情報を使用して、ランドマークまでの距離を推定することです。GPS受信機はこれらの情報を取得し、位置ソリューションを生成しますが、これにもエラーがあります。ただし、良いのは、このエラーが参照フレーム内に制限されていることです。これこそが絶対位置決めシステムです。したがって、屋内でも屋外でも、希望する参照フレームに関係なく、絶対測位システムに必要なのは、参照フレーム内の既知のランドマーク位置に関連する測定値だけです。それらのメソッドのいくつかは以前の答えで与えられました。ただし、私が言ったように、SLAMは絶対的な方法ではありません。

• 最も単純な形式は、直接のランドマーク認識です。エッフェル塔が表示されている場合は、地球の固定フレーム内での絶対位置（少なくとも絶対誤差の範囲）の概念が必要です（エッフェル塔の位置がわかっている場合）。ただし、あいまいさを解消する必要がある場合があります。

• 絶対位置誤差を改善する場合は、複数のランドマークを同時に使用できます。古典的な三角測量はそのような例です。もう1つは、月面降下ビークルにクレーターを使用することです。ランドマークは視覚的である必要はなく、WiFiやセルラーローカリゼーションなどの既知の信号にRF信号強度などを使用できます。

• 上記のすべての方法にはランドマークが必要であり、それらを識別して一意に関連付ける必要があります。これが問題になる場合は、地形プロファイルなどのさまざまな方法を使用することもできます。これは、例えば、早期巡航ミサイル航法に適用されています。また、この方法を使用して、視覚的または範囲を検出せずに標高マップ上の位置を特定しました。

上記のすべての方法を使用すると、マップマテリアルに地理参照情報が関連付けられている限り、GPSを使用せずに自分で地理参照を行うことができます。メソッドを区別する最も重要な要素は、エラーの特性です。

これは古い質問ですが、現在の回答に少しだけ追加します。まず、これは非常に複雑な問題であり、タンゴプロジェクトでの googleを含め、誰もが取り組んでいます。一般に、屋内をローカライズするには、内部センサーに依存するか、配備された屋内インフラストラクチャから支援を受けて、自分の位置を特定する必要があります。

• オンボードセンサーに依存：
  • LIDAR /レーザー、カメラ、RGBDセンサー、IMUなどのセンサーを使用する
  • 複雑なアルゴリズムセンサーフュージョンを実行して、ある種の正確な反復ローカリゼーションを実行します。SLAM（Simultaneous Localization and Map building）が一般的に使用されます。以前は、シンプルだがエラーが発生しやすいローカリゼーションを実行するためのMRICP（Map Reference Iterative Closest Point）と呼ばれる方法を開発しました。かなり有望な最近の単眼および立体視の視覚走行距離計を含む、その前線で見るべき多くの文献（skybotixまたはsvoからviセンサーを確認してください）。
• インフラストラクチャに依存：
  • ビーコン（Bluetooth、ウルトラバンド、ワイヤレス...）
  • Mocap（モーションキャプチャカメラ：vicon、visualeyez ...）
  • 電球内のエンコードされた位置（フィリップスは最近これを実験しています）

一般に、それは実際に達成しようとしている精度に依存します。私の経験から言えば、モバイルロボット工学では、グローバルに一貫したマップとローカルに正確な位置決めに集中する必要があります。これは、高レベルのトポロジから現在の位置を大まかに知る必要があることを意味します（この部屋は左側の他の部屋に接続されているのに対して、左側の隣の部屋は2.323m離れています）。位置推定（レーザー+ IMUはこれを正確に行うことができます）。

お役に立てれば。

ジオリファレンスされたローカリゼーションを目標とする場合、ある時点でGPSを使用する必要があります。他の手法（推測航法、SLAMなど）は、むらのあるGPS /屋内の絶対測位受信を「橋渡し」する場合にのみ役立ちます。

より良い位置測定を行うために加速度センサーを使用する方法を尋ねています。正しく指摘したように、これらは時間とともにエラーを蓄積します。

これを改善する1つの方法は、GPSやここでの回答の多くのテクニックからのように、定期的に絶対位置を更新することです。

ただし、絶対速度の更新を取得するために必要な機能を見落とさないでください。地上速度センサー、または車輪からの生の位置/速度データ（車輪がある場合）は、推測航法の精度を向上させることができます。

http://www.locatacorp.com/があなたが探しているソリューションかもしれません。彼らは屋内でローカルな星座を作成する技術を提供します。屋内GPSアプリケーションの衛星をエミュレートします。ロボットに追加のハードウェアを必要とせずに屋内でGPS受信機を使用できると思います。

このような状況には、オプティカルフローセンサー（コンピューターのマウスで使用されるセンサーなど）が適しています。ほとんどは、翻訳に関して出力を提供します。

または、基本的なカメラを使用して、データに対してオプティカルフローアルゴリズムを実行することもできます。これにより、同じ基本情報が得られます。このようにすると、回転運動と平行移動を提供するアルゴリズムを適応させる方が簡単かもしれません。

一部のオプティカルフローICには、画像データ（ADNS-3080など）を提供する機能があり、回転情報をさらに分析できます。

単眼視ベースのSLAM（ORB_SLAM、LSD_SLAM、SVO）の最近の進歩により、任意にスケーリングおよび回転された初期フレームでカメラのポーズを決定できるようになりました。この情報をETH（ethzasl_msf）などのIMUおよびEKFシステムと組み合わせると、GPSが利用できない場合でも位置推定を取得できます。さらに良いことに、多くのポーズ/位置/姿勢などを組み合わせることができます。MSFのセンサー。