Inertial-sensor-based attitude estimation is a crucial technology in various applications, from human motion tracking to autonomous aerial and ground vehicles. Application scenarios differ in characteristics of the performed motion, presence of disturbances, and environmental conditions. Since state-of-the-art attitude estimators do not generalize well over these characteristics, their parameters must be tuned for the individual motion characteristics and circumstances. We propose RIANN, a real-time-capable neural network for robust IMU-based attitude estimation, which generalizes well across different motion dynamics, environments, and sampling rates, without the need for application-specific adaptations. We exploit two publicly available datasets for the method development and the training, and we add four completely different datasets for evaluation of the trained neural network in three different test scenarios with varying practical relevance. Results show that RIANN performs at least as well as state-of-the-art attitude estimation filters and outperforms them in several cases, even if the filter is tuned on the very same test dataset itself while RIANN has never seen data from that dataset, from the specific application, the same sensor hardware, or the same sampling frequency before. RIANN is expected to enable plug-and-play solutions in numerous applications, especially when accuracy is crucial but no ground-truth data is available for tuning or when motion and disturbance characteristics are uncertain. We made RIANN publicly available.


翻译:在各种应用中,从人类运动跟踪到自主的空中和地面飞行器,基于非感官或感官的姿态估计是一项关键技术,从人类运动跟踪到自主的空中和地面飞行器,应用情景各不相同; 应用场景的特点、扰动的存在和环境条件各有不同; 由于最先进的姿态估计者没有对这些特征进行广泛概括,因此其参数必须适应个别运动的特点和情况; 我们提议了REANN, 即一个实时的、具有能力、基于IMU的稳健的姿态估计神经网络, 该网络将不同运动动态、环境和取样率广泛归纳,而不需要应用特定的调整; 我们利用两种公开的数据集进行方法开发和培训,并在三种不同的测试情景下增加四套完全不同的数据集,用于评价经过训练的神经网络; 结果显示,RENN至少可以进行状态的姿态估计过滤器,而且在若干情况下,即使过滤器对同一测试数据集本身进行了广泛的调整,而RIANN从未看到该数据集之前的数据,特别是从特定的地面应用频率开始,当我们所预期的频率时,同一传感器硬件是可公开使用的。

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