Lifelong localization of robots

Abstract

This work presents a novel technique for lifelong localization of robots. It performs a tight fusion of GPS and Multi-State Constraint Kalman Filter, a visual-inertial odometry method for robot localization. It is shown in exper- iments that the proposed algorithm achieves better position accuracy than either GPS and Multi-State Constraint Kalman Filter alone. Additionally, the experiments demonstrate that the algorithm is able to reliably operate when the GPS signal is highly corrupted by noise or even in presence of substantial GPS outages. 1

Tato práce představuje novou techniku pro celoživotní lokalizaci robotů. Provádí pevné spojení GPS a Multi-State Constraint Kalman Filter, což je metoda vizuální-inerciální odometrie pro lokalizaci robotů. V experimentech je ukázáno, že navrhovaná technika dosahuje lepší přesnosti polohy než GPS nebo Multi-State Constraint Kalman Filter samostatně. Navíc experimenty ukazují, že algoritmus je schopen spolehlivě fungovat, když je signál GPS silně zašuměný nebo dokonce i v případě značných výpadků GPS. 1