Abstract-This paper presenterar en bekväm självkalibreringsmetod för en tröghetsmätningsenhet (IMU) med hjälp av matris factorization. Med hjälp av begränsad information om tillämpade belastningar (accelerationer eller vinkelhastigheter) tillgängliga från naturliga referenser, kan den föreslagna metoden linjärt lösa alla parametrar för en IMU i varje konfiguration av dess tröghetskomponenter. Vår faktoriseringsbaserade kalibreringsmetod utnyttjar den bilinjära formen av en IMU-mätning, som är produkten av inneboende kalibreringsparametrar och utövade belastningar. För en redundant IMU, visar vi att partiell kunskap om lasterna, såsom magnitud, kan producera en linjär lösning utrymme för en korrekt nedbrytning av mätningen. Teoretisk analys av detta linjära utrymme visar att ett 1-D nollutrymme bör beaktas när belastningsmängderna är alla lika stora (t.ex. gravitationsbelastningar). Degenerate lastfördelningar är också geometriskt identifierade för att undvika enskild mätningssamling. Eftersom en triad IMU har ett lägre antal sensorkomponenter än en 4-D parameter utrymme, föreslår vi en iterativ faktorisering där endast initiala bias krävs. En bred konvergensregion av biasen kan ge en automatisk inställning av den initiala biasen som medelvärdet av mätningarna. Den föreslagna metodens prestanda utvärderas med avseende på olika bullernivåer och begränsningstyper. Självkalibreringsförmåga demonstreras med hjälp av naturliga referenser, som är gravitation för accelerometrar och bildflöde från en bifogad kamera för gyroskop. Kalibreringsresultaten är globalt optimala och identiska med dem för icke-linjär optimering. Index Terms-Kalibrering och identifiering, faktoriseringsmetod, linjär algoritm, redundant och triad tröghetsmätningsenhet (IMU), självkalibrering.
En självkalibreringsmetod baserad på en iterativ matris factorization föreslogs av Hwangbo et al. Hoppa över det.
IMU Self-Calibration Using Factorization
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}