Publikation: Modular Multi-Sensor Fusion: A Collabor...
Stammdaten
Titel: | Modular Multi-Sensor Fusion: A Collaborative State Estimation Perspective |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | Fusing information from multiple sensors in aprobabilistic framework can significantly improve the estimation of the system's states, allow for redundancy, and for adaptations in dynamic environments. However, the computation complexity increases with the number of sensors and the dimension of the estimated states. In this letter, we show that techniques used in the field of CSE for distributed estimators on decoupled agents can be applied on local estimators to decouple states from different sensors. Bridging the gap between these domains allows us to propose a novel unified modular multi-sensor fusion strategy for recursive filters that (i) achieves constant maintenance complexity in propagation and private update steps, (ii) supports any-sensor-to-any-sensor observations, (iii) isolates state propagation supporting high rates for propagation sensors, (iv) isolates private sensor updates, and (v) isolates joint updates requiring only the participating sensors’ estimates all while maintaining probabilistic consistency. We port existing CSE strategies into MMSF formulations and compare them as well as a classical MMSF approach against the proposed one in terms of execution time, accuracy, and credibility on real data. |
Schlagworte: | Sensor fusion, Collaborative state estimation, Kalman filters, multi-robot systems |
Publikationstyp: | Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 09.07.2021 (Online) |
Erschienen in: |
IEEE Robotics and Automation Letters
IEEE Robotics and Automation Letters
(
IEEE;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | IEEE Robotics and Automation Letters |
Bandnummer: | 6 |
Heftnummer: | 4 |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | 1 |
Seite: | S. 6891 - 6898 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 09.07.2021 |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | 2377-3766 |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1109/LRA.2021.3096165 |
Homepage: | https://ieeexplore.ieee.org/document/9479759/ |
Open Access |
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Zuordnung
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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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