論文の概要: AirIO: Learning Inertial Odometry with Enhanced IMU Feature Observability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15659v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 19:43:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:46.828521
• Title: AirIO: Learning Inertial Odometry with Enhanced IMU Feature Observability
• Title（参考訳）: AirIO: IMU特徴オブザーバビリティを向上した慣性オドメトリーの学習
• Authors: Yuheng Qiu, Can Xu, Yutian Chen, Shibo Zhao, Junyi Geng, Sebastian Scherer,
• Abstract要約: 慣性計測ユニット(IMU)のみを用いた慣性計測(IO)は、無人航空機(UAV)用途に軽量で費用対効果の高いソリューションを提供する。 既存の学習ベースのIOモデルは、歩行者の動きとは異なる非常にダイナミックで非線形なパターンのため、UAVへの一般化に失敗することが多い。 本研究では,従来のIMUデータからグローバル座標への変換は,UAVにおける重要なキネマティック情報の可観測性を損なうものであることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.048995291376038
• License:
• Abstract: Inertial odometry (IO) using only Inertial Measurement Units (IMUs) offers a lightweight and cost-effective solution for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) applications, yet existing learning-based IO models often fail to generalize to UAVs due to the highly dynamic and non-linear-flight patterns that differ from pedestrian motion. In this work, we identify that the conventional practice of transforming raw IMU data to global coordinates undermines the observability of critical kinematic information in UAVs. By preserving the body-frame representation, our method achieves substantial performance improvements, with a 66.7% average increase in accuracy across three datasets. Furthermore, explicitly encoding attitude information into the motion network results in an additional 23.8% improvement over prior results. Combined with a data-driven IMU correction model (AirIMU) and an uncertainty-aware Extended Kalman Filter (EKF), our approach ensures robust state estimation under aggressive UAV maneuvers without relying on external sensors or control inputs. Notably, our method also demonstrates strong generalizability to unseen data not included in the training set, underscoring its potential for real-world UAV applications.
• Abstract（参考訳）: 慣性計測ユニット(IMU)のみを用いた慣性計測(IO)は、無人航空機(UAV)アプリケーションに対して軽量で費用対効果の高いソリューションを提供するが、既存の学習ベースのIOモデルは、歩行者の動きとは異なる非常にダイナミックで非線形なパターンのために、UAVに一般化できないことが多い。 本研究では,従来のIMUデータからグローバル座標への変換は,UAVにおける重要なキネマティック情報の可観測性を損なうものであることを確認した。 ボディーフレーム表現を保存することにより,3つのデータセットの平均精度が66.7%向上し,大幅な性能向上を実現している。 さらに、姿勢情報を運動ネットワークに明示的に符号化すると、事前の結果よりも23.8%向上する。 データ駆動型IMU補正モデル (AirIMU) と不確実性を考慮した拡張カルマンフィルタ (EKF) を組み合わせることで, 外部センサや制御入力に頼ることなく, 攻撃的UAV操作下での堅牢な状態推定を実現する。 また,本手法は,トレーニングセットに含まれていないデータに対して高い一般化性を示し,実際のUAV応用の可能性を示している。

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