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Mitigation of odometry drift with a single ranging link in GNSS-limited environments

Lee, Young-Hee und Zhu, Chen und Giorgi, Gabriele und Günther, Christoph (2020) Mitigation of odometry drift with a single ranging link in GNSS-limited environments. In: Institute of Navigation International Technical Meeting 2020, ITM 2020. ION International Technical Meeting 2020 (ITM 2020), 2020-01-21 - 2020-01-24, USA. doi: 10.33012/2020.17213. ISBN 978-093640624-4.

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Kurzfassung

Vision-based systems can estimate the vehicle's positions and attitude with a low cost and simple implementation, but the performance is very sensitive to environmental conditions. Moreover, estimation errors are accumulated without a bound since visual odometry is a dead-reckoning process. To improve the robustness to environmental conditions, vision-based systems can be augmented with inertial sensors, and the loop closing technique can be applied to reduce the drift. However, only with on-board sensors, vehicle's poses can only be estimated in a local navigation frame, which is randomly defined for each mission. To obtain globally-referred poses, absolute position estimates obtained with GNSS can be fused with on-board measurements (obtained with either vision-only or visual-inertial odometry). However, in many cases (e.g. urban canyons, indoor environments), GNSS-based positioning is unreliable or entirely unavailable due to signal interruptions and blocking, while we can still obtain ranging links from various sources, such as signals of opportunity or low cost radio-based ranging modules. We propose a graph-based data fusion method of the on-board odometry data and ranging measurements to mitigate pose drifts in environments where GNSS-based positioning is unavailable. The proposed algorithm is evaluated both with synthetic and real data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/139368/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Mitigation of odometry drift with a single ranging link in GNSS-limited environments
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Lee, Young-Heeyounghee.lee (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, ChenChen.Zhu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4320-4826NICHT SPEZIFIZIERT
Giorgi, Gabrielegabriele.giorgi (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0552-9790NICHT SPEZIFIZIERT
Günther, ChristophChristoph.Guenther (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Erschienen in:Institute of Navigation International Technical Meeting 2020, ITM 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.33012/2020.17213
ISBN:978-093640624-4
Status:veröffentlicht
Stichwörter:visual navigation; visual odometry; SLAM; drift mitigation; sensor fusion; robustness
Veranstaltungstitel:ION International Technical Meeting 2020 (ITM 2020)
Veranstaltungsort:USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:21 Januar 2020
Veranstaltungsende:24 Januar 2020
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Luftverkehrsmanagement und Flugbetrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AO - Air Traffic Management and Operation
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Kommunikation, Navigation und Überwachung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Navigation
Hinterlegt von: Zhu, Chen
Hinterlegt am:08 Dez 2020 16:16
Letzte Änderung:11 Jun 2024 13:56

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