Publikation: Scalable Recursive Distributed Collabor...
Stammdaten
Titel: | Scalable Recursive Distributed Collaborative State Estimation for Aided Inertial Navigation |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | This paper presents a novel approach to recover outdated cross-covariance between correlated agents at the moment they perform joint observations. This allows to render Collaborative State Estimation (CSE) fully distributed, with communication only required for the moment of joint observation and most importantly, it significantly reduces the maintenance effort in case of high frequent propagation sensors. These properties make the approach suitable to a wide range of multi-robot applications. In our evaluation on a Quaternion-based Error-State Extended Kalman Filter (Q-ESEKF) using an Inertial Measurement Unit (IMU) as propagation sensor at a rate of 200Hz, we showed a significant speedup against our previous approach for maintaining a couple of interdependence. We compared the approach in total against four different approaches on both, a simulation and on a real-world dataset for Micro Aerial Vehicles (MAVs). Video: https://youtu.be/xkljfwbhMP0 |
Schlagworte: | Robotics, Collaborative State Estimation, Swarm, Sensor Fusion, Multi-Robot Systems |
Publikationstyp: | Beitrag in Proceedings (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 18.10.2021 (Online) |
Erschienen in: |
Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021)
Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021)
(
IEEE;
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zur Publikation |
Titel der Serie: | IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) |
Bandnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 1896 - 1902 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 18.10.2021 |
ISBN (e-book): |
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eISSN: | - |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.956120303 |
Homepage: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9561203/ |
Open Access |
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Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Intelligente Systemtechnologien
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AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
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Sachgebiete | |
Forschungscluster |
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Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
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