A global navigation satellite system (GNSS) is a sensor that can acquire 3D position and velocity in an earth-fixed coordinate system and is widely used for outdoor position estimation of robots and vehicles. Various GNSS/inertial measurement unit (IMU) integration methods have been proposed to improve the accuracy and availability of GNSS positioning. However, all of them require the addition of a 3D attitude to the estimated state in order to fuse the IMU data. This study proposes a new optimization-based positioning method for combining GNSS and IMU that does not require attitude estimation. The proposed method uses two types of constraints: one is a constraint between states using only the magnitude of the 3D acceleration observed by an accelerometer, and the other is a constraint on the angle between the velocity vectors using the amount of angular change by a gyroscope. The evaluation results with simulation data show that the proposed method maintains the position estimation accuracy even when the IMU mounting position error increases and improves the accuracy when the GNSS observations contain multipath errors or missing data. The proposed method could improve the positioning accuracy in experiments using IMUs acquired in real environments.


翻译:全球导航卫星系统 (GNSS) 是一种传感器,可以在以地球为静态坐标系中获取 3D 位置和速度,广泛用于机器人和车辆的室外定位。已经提出了各种 GNSS/惯性测量单元 (IMU) 集成方法,以提高 GNSS 定位的精度和有效性。然而,所有方法都需要在估计的状态中添加 3D 姿态才能融合 IMU 数据。本研究提出了一种新的基于优化的定位方法,用于组合 GNSS 和 IMU,无需姿态估计。所提出的方法使用两种类型的约束:一种是仅使用加速度计观测到的 3D 加速度的大小之间的状态约束,另一种是使用陀螺仪的角度变化量约束速度向量之间的角度。仿真数据的评估结果表明,当 IMU 安装位置误差增加以及 GNSS 观测包含多径误差或缺失数据时,所提出的方法仍能维持定位估计的精度,并提高精度。所提出的方法可以在实际环境中使用 IMU 进行实验证明定位精度的提高。

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