Published January 1, 2021
| Version v1
Publication
Open
Tightly Coupling Fusion of UWB Ranging and IMU Pedestrian Dead Reckoning for Indoor Localization
- 1. Southwest University of Science and Technology
- 2. University of Balochistan
- 3. Duy Tan University
- 4. Prince Sultan University
Description
Ultra-wideband (UWB) and inertial measurement unit (IMU) fusion is an efficient method to resolve the uncertainties of UWB in non-line-of-sight (NLOS) situations because of signals refraction, the effect of multipath and inertial positioning error accumulation in indoor environments.Existing systems, however, are focused only on foot-mounted IMUs that restrict the system's implementation to particular real situations.In this research, using foot-mounted IMU, we suggest combining UWB ranging and IMU pedestrian dead reckoning (PDR), which can provide a generic indoor positioning solution.The issues such as position and orientation drift, interferences and divergence in strap-down inertial navigation system (SINS) based orientation estimates could be addressed by a UWB ranging sensor fusing with an IMU using the extended Kalman filter (EKF).The main goal of this research is to investigate and compare two different sensor data fusion techniques.For instance, adaptive Kalman filter (AKF) and least-squares (LSs) incorporate a foot-mounted IMU tightly coupled to a 2D pedestrian positioning solution derived from UWB signals.Moreover, we consider the UWB NLOS and IMU error identification.A real-time ranging error compensation model based on the LS method and AKF positioning algorithm are used for fixing such problems.We propose a new tightly coupled inertial navigation system (INS) with a two-way ranging (TWR) fusion positioning algorithm to improve accuracy, integrating UWB and IMU sensors based on the EKF in pedestrian navigation.Experiments in dynamic indoor environment validate the effectiveness of the proposed approach that uses EKF to combine AKF and LS for error minimization.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
يعد اندماج النطاق العريض للغاية (UWB) ووحدة القياس بالقصور الذاتي (IMU) طريقة فعالة لحل أوجه عدم اليقين في النطاق العريض الفائق في حالات عدم خط البصر (NLOS) بسبب انكسار الإشارات وتأثير تعدد المسارات وتراكم أخطاء تحديد المواقع بالقصور الذاتي في البيئات الداخلية. ومع ذلك، تركز الأنظمة الموجودة فقط على وحدات القياس الداخلية المثبتة على الأقدام والتي تقيد تنفيذ النظام في مواقف حقيقية معينة. في هذا البحث، باستخدام وحدة القياس الداخلية المثبتة على الأقدام، نقترح الجمع بين نطاق النطاق العريض الفائق وحساب موتى المشاة (PDR)، والذي يمكن أن يوفر حلاً عامًا لتحديد المواقع الداخلية. نظرًا لانحراف الموضع والاتجاه، يمكن معالجة التداخلات والاختلاف في تقديرات الاتجاه القائمة على نظام الملاحة بالقصور الذاتي (SINS) من خلال مستشعر نطاق UWB يندمج مع وحدة إدارة المعلومات باستخدام مرشح Kalman الموسع (EKF). الهدف الرئيسي من هذا البحث هو التحقيق في تقنيتين مختلفتين لدمج بيانات المستشعر ومقارنتهما. على سبيل المثال، يشتمل مرشح Kalman التكيفي (AKF) والمربعات الصغرى (LSs) على وحدة إدارة معلومات محمولة على الأقدام مقترنة بإحكام بحل تحديد المواقع للمشاة ثنائي الأبعاد مشتق من إشارات UWB. علاوة على ذلك، فإننا نعتبر تحديد خطأ UWB NLOS و IMU. تعويض خطأ في الوقت الفعلي يتم استخدام النموذج القائم على طريقة LS وخوارزمية تحديد المواقع AKF لإصلاح مثل هذه المشاكل. نقترح نظام ملاحة بالقصور الذاتي جديد مقترن بإحكام (INS) مع خوارزمية تحديد المواقع بالاندماج ثنائي الاتجاه (TWR) لتحسين الدقة، ودمج مستشعرات UWB و IMU بناءً على EKF في ملاحة المشاة. تتحقق التجارب في البيئة الداخلية الديناميكية من فعالية النهج المقترح الذي يستخدم EKF للجمع بين AKF و LS لتقليل الخطأ.Translated Description (French)
La fusion de l'ultra-large bande (UWB) et de l'unité de mesure inertielle (IMU) est une méthode efficace pour résoudre les incertitudes de l'UWB dans les situations sans ligne de visée (NLOS) en raison de la réfraction des signaux, de l'effet de l'accumulation d'erreurs de positionnement multivoies et inertielles dans les environnements intérieurs.Les systèmes existants, cependant, ne se concentrent que sur les IMU montées au pied qui limitent la mise en œuvre du système à des situations réelles particulières.Dans cette recherche, en utilisant l'IMU montée au pied, nous suggérons de combiner la télémétrie UWB et l'estimation des piétons (PDR) de l'IMU, qui peuvent fournir une solution générique de positionnement intérieur.Les problèmes tels que comme la dérive de position et d'orientation, les interférences et la divergence dans les estimations d'orientation basées sur le système de navigation inertielle à sangle (SINS) pourraient être traitées par un capteur de distance UWB fusionnant avec une IMU en utilisant le filtre de Kalman étendu (EKF). L'objectif principal de cette recherche est d'étudier et de comparer deux techniques différentes de fusion de données de capteur. Par exemple, le filtre de Kalman adaptatif (AKF) et les moindres carrés (LS) intègrent une IMU montée au pied étroitement couplée à une solution de positionnement des piétons 2D dérivée des signaux UWB. En outre, nous considérons l'identification des erreurs UWB NLOS et IMU. Une compensation des erreurs de distance en temps réel modèle basé sur la méthode LS et l'algorithme de positionnement AKF sont utilisés pour résoudre ces problèmes. Nous proposons un nouveau système de navigation inertielle (INS) étroitement couplé avec un algorithme de positionnement par fusion à distance bidirectionnelle (TWR) pour améliorer la précision, intégrant des capteurs UWB et IMU basés sur l'EKF dans la navigation piétonne. Les expériences en environnement intérieur dynamique valident l'efficacité de l'approche proposée qui utilise l'EKF pour combiner l'AKF et le LS pour la minimisation des erreurs.Translated Description (Spanish)
La fusión de la banda ultraancha (UWB) y la unidad de medición inercial (IMU) es un método eficiente para resolver las incertidumbres de la UWB en situaciones sin línea de visión (nLos) debido a la refracción de las señales, el efecto de la acumulación de errores de posicionamiento inercial y multitrayecto en entornos interiores. Sin embargo, los sistemas existentes se centran solo en las IMU montadas en el pie que restringen la implementación del sistema a situaciones reales particulares. En esta investigación, utilizando la IMU montada en el pie, sugerimos combinar el alcance de la UWB y el reconocimiento muerto de peatones (PDR) de la IMU, que puede proporcionar una solución genérica de posicionamiento interior. Los problemas tales ya que la deriva de posición y orientación, las interferencias y la divergencia en las estimaciones de orientación basadas en el sistema de navegación inercial de fleje (SINC) podrían abordarse mediante un sensor de alcance UWB que se fusiona con una IMU utilizando el filtro Kalman extendido (EKF). El objetivo principal de esta investigación es investigar y comparar dos técnicas de fusión de datos de sensores diferentes. Por ejemplo, el filtro Kalman adaptativo (AKF) y los mínimos cuadrados (LS) incorporan una IMU montada en el pie estrechamente acoplada a una solución de posicionamiento de peatones 2D derivada de las señales UWB. Además, consideramos la identificación de errores UWB nLos e IMU. Una compensación de errores de alcance en tiempo real modelo basado en el método LS y el algoritmo de posicionamiento AKF se utilizan para solucionar estos problemas. Proponemos un nuevo sistema de navegación inercial (INS) estrechamente acoplado con un algoritmo de posicionamiento de fusión de rango bidireccional (TWR) para mejorar la precisión, integrando sensores UWB e IMU basados en el EKF en la navegación peatonal. Los experimentos en entornos interiores dinámicos validan la efectividad del enfoque propuesto que utiliza EKF para combinar AKF y LS para minimizar los errores.Files
09635776.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:2f1ece351b6e2c097ce2cf34c9095def
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- اقتران محكم دمج نطاق UWB وحساب موتى المشاة في وحدة إدارة المعلومات للتوطين الداخلي
- Translated title (French)
- Couplage serré de la fusion de la gamme UWB et de l'estimation des piétons morts de l'IMU pour la localisation intérieure
- Translated title (Spanish)
- Fusión de acoplamiento apretado de rango UWB y cálculo de peatones muertos IMU para localización en interiores
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4206120196
- DOI
- 10.1109/access.2021.3132645
References
- https://openalex.org/W1750375573
- https://openalex.org/W1970588362
- https://openalex.org/W1971973071
- https://openalex.org/W1982044840
- https://openalex.org/W1986541182
- https://openalex.org/W1993793087
- https://openalex.org/W1994404484
- https://openalex.org/W2001033970
- https://openalex.org/W2027444023
- https://openalex.org/W2042359619
- https://openalex.org/W2044831755
- https://openalex.org/W2067416016
- https://openalex.org/W2079251198
- https://openalex.org/W2103413029
- https://openalex.org/W2103974121
- https://openalex.org/W2131756873
- https://openalex.org/W2149675336
- https://openalex.org/W2154016062
- https://openalex.org/W2171869792
- https://openalex.org/W2200680720
- https://openalex.org/W2273410772
- https://openalex.org/W2402077647
- https://openalex.org/W2402514617
- https://openalex.org/W2472404671
- https://openalex.org/W2478260408
- https://openalex.org/W2603607770
- https://openalex.org/W2612506043
- https://openalex.org/W2753406302
- https://openalex.org/W2767844447
- https://openalex.org/W2769967058
- https://openalex.org/W2785359964
- https://openalex.org/W2799542324
- https://openalex.org/W2885453511
- https://openalex.org/W2892961558
- https://openalex.org/W2897108732
- https://openalex.org/W2900400272
- https://openalex.org/W2901574457
- https://openalex.org/W2902407417
- https://openalex.org/W2905243803
- https://openalex.org/W2963962855
- https://openalex.org/W2983558656
- https://openalex.org/W2990268444
- https://openalex.org/W2998662823
- https://openalex.org/W3006432443
- https://openalex.org/W3015022426
- https://openalex.org/W3032979736
- https://openalex.org/W3096533446
- https://openalex.org/W3102684045
- https://openalex.org/W3103748072
- https://openalex.org/W3118519893
- https://openalex.org/W3120364461
- https://openalex.org/W3172563651
- https://openalex.org/W3184506324
- https://openalex.org/W3184959411
- https://openalex.org/W3197934462
- https://openalex.org/W3202532483
- https://openalex.org/W4246614213