Исследование состоятельности расширенного фильтра калмана в задаче навигации пешехода с БИНС, закрепленными на стопах
https://doi.org/10.17285/0869-7035.0063
Аннотация
Исследуется задача пешеходной навигации при помощи бескарданных инерциальных навигационных систем (БИНС), закрепленных на стопах человека. Для повышения точности навигации в таких случаях обычно используется коррекция по нулевой скорости стопы в фазе опоры (zero velocity update – ZUPT). Эта информация обрабатывается с помощью расширенного фильтра Калмана (РФК). Условие нулевой скорости записано в двух формах – в опорной и приборной системе координат, и показано, что применение общепринятой в навигации пешехода первой формы приводит к несостоятельности РФК. Применение второй формы позволяет получить корректный ZUPT-алгоритм, который записывается в так называемых динамических погрешностях. Проанализирован алгоритм комплексирования информации от двух БИНС, основанный на знании максимального расстояния между стопами. Показано, как здесь может проявиться несостоятельность РФК и как ее можно избежать, опять перейдя к динамическим погрешностям. Результаты получены аналитически посредством методов теории наблюдаемости и ковариационного анализа.
Ключевые слова
Об авторах
Ю. В. Болотин
МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва)
Россия
Россия
Болотин Юрий Владимирович. Доктор физико-математических наук, профессор. Действительный член международной общественной организации «Академия навигации и управления движением».
А. В. Брагин
МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва)
Россия
Россия
Брагин Александр Викторович. Аспирант
Д. В. Гулевский
МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва)
Россия
Россия
Гулевский Даниил Вячеславович. Аспирант
Список литературы
1. Bancroft, J., Lachapelle, G., Cannon, M., Petovello, M., Twin IMU–HSGPS Integration for Pedestrian Navigation, Proceedings of ION GNSS, 2008, pp. 1377–1387.
2. Nilsson, J.-O., et al., Foot-mounted INS for everybody – An open–source embedded implementation, Proceedings of IEEE/ION PLANS, 2012, pp. 140–145.
3. Skog, I. et al., Zero-velocity detection – an algorithm evaluation, IEEE Trans. Bio-Med. Eng, 2010, vol. 57, no. 11, pp. 2657–2666.
4. Bolotin, Yu., Fatehrad, M., Pedestrian inertial navigation with foot zero velocity update, 22nd Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems, 2015, pp. 68–72.
5. Yuan, X., Yu, S., Zhang, S., Wang. G., Liu, S., Quaternion-based unscented Kalman filter for accurate indoor heading estimation using wearable multi-sensor system, Sensors, 2015, 15(5), pp.10872–10890.
6. Wang, Y., Chernyshoff, A., Skel, A., Error analysis of ZUPT-aided pedestrian inertial navigation, Proceedings of IPIN, 2018, pp. 24–27.
7. Ван Ю., Цзю Ч., Шкель А. Пешеходная инерциальная навигация с коррекцией по нулевой скорости и комплексированием датчиков // Гироскопия и навигация, 2021. Том 29. № 1 (112). С. 3–31.
8. Zachariah, D., Skog, I., Jansson, M., Handel, P., Bayesian estimation with distance bounds, IEEE Signal Processing Letters, 2012, vol. 19, no. 12, pp. 880–883.
9. Skog, I., Nilsson, J., Zachariah, D., Handel, P., Fusing the information from two navigation systems using an upper bound on their maximum spatial separation, Proceedings of IPIN, 2012, pp. 1–5.
10. Skog, I., Nilsson, J.O., Handel, P., Nehorai, A., Inertial Sensor Arrays, Maximum Likelihood, and Cramer–Rao Bound, IEEE Trans. Signal Processing, 2016, vol. 64, no. 16, pp. 4218–4227.
11. Bar–Shalom, Y., Li, X., Kirubarajan, T., Estimation with applications to tracking and navigation, New Yourk, Wiley–Interscience, 2001, 581 p.
12. Huang, G., Kaess, M., Leonard, J., Towards consistent visual-inertial navigation, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2014, pp. 4926–4933.
13. Hartley, R., Ghaffari, M., Eystice, I., Grizzle, J., Contakt-aided invariant extended Kalman filtering for robot state estimation, The international Journal of Robotics Research, 2020, vol. 39, no.4, pp. 402–430.
14. Zhang, T., Wu, K., Song, J., Huang, S., Dissanayake, G., Convergence and Consistency Analysis for a 3-D Invariant-EKF SLAM, IEEE Robotics and Automation Letters, 2017, vol. 2, no. 2, pp. 733–740.
15. Barrau, A., Bonnabel, S., Invariant Kalman Filtering, Annu. Rev. Control Robot. Auton. Syst., 2018, 1:5.1–5.21
16. Андреев В.Д. Теория инерциальной навигации. Корректируемые системы. Москва: Наука, 1967. 647 с.
17. Парусников Н.А., Морозов В.М., Борзов В.И. Задача коррекции в инерциальной навигации. М: Издательство Московского университета, 1982. 176 с.
18. Голован А.А., Вавилова Н.Б., Парусников Н.А. Математические основы инерциальных навигационных систем. М: Издательство Московского университета, 2020. 164 с.
19. Scherzinger, B., Reid, D., Modified strapdown inertial navigator error models, Proceedings of IEEE PLANS, 1994, pp. 426–430.
20. Bolotin, Yu.V., Bragin, A.V., Gartzeev, I.B., Covariance error analysis for pedestrian dead reckoning with foot mounted IMU, Proceedings of IPIN, 2019, pp. 243–250.
21. Емельянцев Г.И., Степанов А.П. Интегрированные инерциально-спутниковые системы ориентации и навигации. Санкт-Петербург: АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2016. 394 с.
22. Nilsson, J., Zahariah, D., Skog, I., Handel, P., Cooperative localization by dual foot mounted inertial sensors and inter–agent ranging, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2013, vol. 2013, no.164, pp. 1–17.
Рецензия
Для цитирования:
Болотин Ю.В., Брагин А.В., Гулевский Д.В. Исследование состоятельности расширенного фильтра калмана в задаче навигации пешехода с БИНС, закрепленными на стопах. Гироскопия и навигация. 2021;29(2):59-77. https://doi.org/10.17285/0869-7035.0063
For citation:
Bolotin Yu.V., Bragin A.V., Gulevskii D.V. Studying the Сonsistency of Extended Kalman Filter in Pedestrian Navigation with Foot-Mounted SINS. Gyroscopy and Navigation. 2021;29(2):59-77. (In Russ.) https://doi.org/10.17285/0869-7035.0063
Просмотров:
5
Послать статью по эл. почте 