論文の概要: Learning-based Airflow Inertial Odometry for MAVs using Thermal Anemometers in a GPS and vision denied environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15044v1
• Date: Wed, 21 May 2025 02:53:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.828763
• Title: Learning-based Airflow Inertial Odometry for MAVs using Thermal Anemometers in a GPS and vision denied environment
• Title（参考訳）: GPSと視覚無視環境におけるサーマルアンメメータを用いたMAVの学習型空気流慣性オドメトリー
• Abstract要約: 本研究は, 熱量計, IMU, ESC, およびバロメーターを含む多センサデータ融合を用いた気流式オドメトリーシステムを示す。 我々は,GRUをベースとした深部ニューラルネットワークを用いて,ノイズおよび乱れ計測から相対的な空気速度を推定する。 離陸や地上への着陸を含む完全な飛行データから、プロペラと地上効果によって引き起こされる下水によって引き起こされる風速を分離することができることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.910943185843706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work demonstrates an airflow inertial based odometry system with multi-sensor data fusion, including thermal anemometer, IMU, ESC, and barometer. This goal is challenging because low-cost IMUs and barometers have significant bias, and anemometer measurements are very susceptible to interference from spinning propellers and ground effects. We employ a GRU-based deep neural network to estimate relative air speed from noisy and disturbed anemometer measurements, and an observer with bias model to fuse the sensor data and thus estimate the state of aerial vehicle. A complete flight data, including takeoff and landing on the ground, shows that the approach is able to decouple the downwash induced wind speed caused by propellers and the ground effect, and accurately estimate the flight speed in a wind-free indoor environment. IMU, and barometer bias are effectively estimated, which significantly reduces the position integration drift, which is only 5.7m for 203s manual random flight. The open source is available on https://github.com/SyRoCo-ISIR/Flight-Speed-Estimation-Airflow.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 熱風速計, IMU, ESC, バロメーターを含む多センサデータ融合による気流慣性系オドメトリーシステムを示す。 低コストのIMUとバロメーターには大きなバイアスがあり、加速度計の計測は回転プロペラや地面効果の干渉の影響を受けやすいため、この目標は難しい。 我々は,GRUをベースとした深層ニューラルネットワークを用いて,騒音および乱気流計の測定値から相対的な空気速度を推定し,バイアスモデルを用いてセンサデータを融合し,航空機の状態を推定する。 地上への離着陸を含む完全な飛行データから、プロペラによる下水誘導風速と地上効果を分離し、風のない屋内環境での飛行速度を正確に推定できることが示されている。 IMUとバロメーターバイアスは効果的に推定され、これは203sのランダム飛行でわずか5.7mの位置積分ドリフトを著しく減少させる。 オープンソースはhttps://github.com/SyRoCo-ISIR/Flight-Speed-Estimation-Airflowで公開されている。

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