Vision-aided Inertial System for Near-real-time Positioning and Navigation of Unmanned Ground Survey Vehicles in GNSS-denied Environments
Notice bibliographique
Résumé
Positioning and navigation of unmanned ground vehicles (UGVs) in GNSS-denied environments is crucial to geological surveys required for subterranean and extraterrestrial exploration and mapping. While GNSS is the most accurate and reliable source of positioning service when operating in open sky environments, many field sites of geological interest for exploration and mining cannot receive GNSS signals. The use of robotic platforms helped improve data resolution and data collection speed compared to previous survey methods. The technological advances and the low cost of micro-electro-mechanical system (MEMS)-based inertial sensors (accelerometers and gyroscopes) enabled their use in positioning and navigation for many years. However, during prolonged surveys, the inertial-based positioning solution may become prone to rapid drift resulting in substantial position errors. This research explores integrating MEMS-based inertial sensors with a vision-based navigation system. The work completed in this thesis proposes a new method for aiding the inertial-based navigation solution with the vision-based navigation solution. Each of the subsystems is modified in order to optimize the navigation solution. The vision-based navigation relies on a visual odometry pipeline modified to replace the feature matching step with Lucas-Kanade optical flow. Simultaneously, the inertial-based subsystem is derived from the three-dimensional reduced inertial sensor system (3D-RISS), modified for a body-centred update. A unique body-centred approach relying on projecting position increments through time is used to minimize the errors previously occurring due to the correlation of position increment and heading angle. The fusion of both systems is based on a Kalman filter to estimate the position, heading and inertial sensor errors. The developed method was tested using a Husky A200 UGV. The field tests utilized the Robotic Operating System (ROS) for recording data from sensors and synchronization. The test trajectories were performed indoors at the Royal Military College of Canada in Kingston, Ontario and in the Brockville Railway Tunnel in Brockville, Ontario. This thesis presents illuminating findings of aiding a body-centred inertial system with only reliable vision updates, resulting in a reliable positioning and navigation solution operating for an extended duration in GNSS-denied environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».