Validation of an IMU-camera fusion algorithm using an industrial robot.

Autores
Pérez Paina, Gonzalo; Paz , Claudio; Pucheta, Martín Alejo; Bianchini, Bruno; Martínez, Fernando; Nievas, Martín
Año de publicación
2020
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión aceptada
Descripción
The integration of down-looking camera with an in-ertial measurement unit (IMU) sensor makes possible to provide a lightweight and low-cost pose estimation system for unmanned aerial vehicles (UAVs) and micro-UAVs (MAVs). Recently, the authors developed an algorithm for IMU and exteroceptive sensor fusion filter for position and orientation estimation. The aim of the estimation is to be used in the outer control loop of an UAV for position control. This work presents an experimental set up to test that algorithm using an industrial robot to produce accurate planar trajectories as a safe alternative to testing the algorithm on real UAVs. The results of the IMU camera fusion estimation for linear positions and linear velocities show an error admissible to be integrated on real UAVs
La integración de una cámara orientada hacia abajo con un sensor de unidad de medición inercial (IMU, por las siglas en inglés de Inertial Measurement Unit) hace posible proporcionar un sistema de estimación de pose liviano y de bajo costo para vehículos aéreos no tripulados (UAVs, por Unmanned Aerial Vehicle) y micro-UAVs (MAVs, por Micro Unmanned Aerial Vehicle). Recientemente, los autores desarrollaron un algoritmo de un filtro de fusión de señales de una IMU y un sensor exteroceptivo para la estimación de la posición y la orientación. El objetivo de la estimación es utilizarlo en el bucle de control exterior de un UAV para el control de posición. Este trabajo presenta una configuración experimental para probar ese algoritmo utilizando un robot industrial para producir trayectorias planas precisas como una alternativa segura a probar el algoritmo en UAV reales. Los resultados de la estimación de fusión IMU-cámara para posiciones lineales y velocidades lineales muestran un error admisible para ser integrado en UAVs reales.
Fil: Pérez Paina, Gonzalo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Paz, Claudio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Pucheta, Martín Alejo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Bianchini, Bruno. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Martínez, Fernando. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Fil: Nievas, Martín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Materia
Sensor fusion
Inertial measurement unit
Monocular camera
Industrial robot
Error-state Kalman filter
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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Acceder
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La integración de una cámara orientada hacia abajo con un sensor de unidad de medición inercial (IMU, por las siglas en inglés de Inertial Measurement Unit) hace posible proporcionar un sistema de estimación de pose liviano y de bajo costo para vehículos aéreos no tripulados (UAVs, por Unmanned Aerial Vehicle) y micro-UAVs (MAVs, por Micro Unmanned Aerial Vehicle). Recientemente, los autores desarrollaron un algoritmo de un filtro de fusión de señales de una IMU y un sensor exteroceptivo para la estimación de la posición y la orientación. El objetivo de la estimación es utilizarlo en el bucle de control exterior de un UAV para el control de posición. Este trabajo presenta una configuración experimental para probar ese algoritmo utilizando un robot industrial para producir trayectorias planas precisas como una alternativa segura a probar el algoritmo en UAV reales. Los resultados de la estimación de fusión IMU-cámara para posiciones lineales y velocidades lineales muestran un error admisible para ser integrado en UAVs reales.
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