論文の概要: Motor Angular Speed Preintegration for Multirotor UAV State Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19929v1
- Date: Thu, 18 Jun 2026 08:29:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.730455
- Title: Motor Angular Speed Preintegration for Multirotor UAV State Estimation
- Title（参考訳）: マルチロータUAV状態推定のためのモータ角速度事前積分
- Abstract要約: 正確な状態推定は、UAVのアジャイルおよびほぼ不安定な飛行を可能にする厳密なフィードバック制御に不可欠である。
運動速度から得られる加速度の事前積分に基づく新しい手法を提案する。
この方法で得られた加速度は、IMUを含まずにより正確な精度を達成するために、それ自体で状態伝播に利用できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5945543871230274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A precise state estimate is crucial for a tight feedback control that enables agile and near-obstacle flights of UAVs. The state-of-the-art methods fuse slow pose measurements with high-frequency inertial measurements to obtain a precise state estimate. However, the inertial measurements from the IMU onboard the UAV are degraded by vibrations from spinning propellers and the precision of the estimated state suffers. We propose a novel approach based on the preintegration of accelerations obtained from motor speeds. We show that the accelerations obtained in this manner can be used for state propagation on their own to achieve better precision without including the IMU. Further, we propose a factor composed of the preintegrated motor speeds that can be directly employed in factor graph optimization frameworks. We combine our factor with LiDAR measurements into the proposed Motor Angular Speed LiDAR Odometry (MAS-LO) algorithm for precise state estimation, which we open-source. Lastly, we evaluate the estimation precision against a state-of-the-art inertial algorithm LIO-SAM to show 28% improvement in position and 65% in velocity estimation accuracy, 14% lower measurement lag, and high robustness to wrong parameter values.
- Abstract（参考訳）: 正確な状態推定は、UAVのアジャイルおよびほぼ不安定な飛行を可能にする厳密なフィードバック制御に不可欠である。
最先端の手法は、遅いポーズ測定を高周波慣性測定で融合させ、正確な状態推定値を得る。
しかし、UAV搭載IMUの慣性測定は回転プロペラの振動によって劣化し、推定状態の精度が低下する。
運動速度から得られる加速度の事前積分に基づく新しい手法を提案する。
この方法で得られた加速度は、IMUを含まずにより正確な精度を達成するために、それ自体で状態伝播に利用できることを示す。
さらに,因子グラフ最適化フレームワークに直接適用可能な前積分モータ速度からなる因子を提案する。
我々はこの因子をLiDAR測定と組み合わせて,提案したMass Angular Speed LiDAR Odometry (MAS-LO)アルゴリズムを用いて正確な状態推定を行い,オープンソース化した。
最後に,最新の慣性アルゴリズム LIO-SAM による評価精度を評価し,28% の精度向上,65% の速度推定精度,14% の低遅延,誤パラメータ値に対する堅牢性を示した。
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