程序员经验分享-hwhale

多传感器融合框架-ESKF

2023-05-16

架构

基本同图优化框架差不多

内容简述

请添加图片描述

数据预处理节点

  1. 订阅imu原始数据，gnss原始数据，完成数据时间戳同步、点云畸变补偿
  2. 发布如下消息
    • 畸变补偿后的点云/synced_cloud
    • gnss里程计/synced_gnss，注意这里的里程计包含了Twist数据（imu速度和角速度）
    • 同步后的自定义ros消息/synced_pos_vel：PosVel数据（gnss/imu的位置和速度信息）
    • 同步后的imu数据/synced_imu

滤波器节点

  1. 订阅imu原始数据以及数据预处理节点发布的所有话题消息

  2. 使用时间戳同步好的数据进行初始化，使用scan context进行初始化

  3. 然后就是滤波预测和观测修正

    • 当imu原始数据达到，此时并没有观测，则值进行预测，主要更新协方差矩阵
    • 当前端里程计有观测数据时，对滤波器进行观测修正并重置状态

结果

整体误差如下：

请添加图片描述

APE w.r.t. full transformation (unit-less)
(not aligned)

       max	1.136680
      mean	0.258573
    median	0.224092
       min	0.017928
      rmse	0.306049
       sse	166.163466
       std	0.163726

可以达到0.3m左右的绝对轨迹误差，效果没有图优化好。

缺点

  1. ESKF误差状态的运动方程离散化其实是存在闭式解的，可以参考Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter附录B
  2. 实时性的效果并不好，如果高频播放数据集，很容易直接跑飞，有待优化

数据集：

链接: https://pan.baidu.com/s/1oaMtP6jz0My5NEaE-X-83w 密码: vb02
–来自百度网盘超级会员V4的分享
框架：
链接: https://pan.baidu.com/s/1azX1lTFPF0RzLQJDnZxgBA 密码: eshb
–来自百度网盘超级会员V4的分享

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