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HDVIO2.0: Wind and Disturbance Estimation with Hybrid Dynamics VIO

Created by
  • Haebom

作者

Giovanni Cioffi, Leonard Bauersfeld, Davide Scaramuzza

概要

HDVIO2.0は、低可用性車両モデルや風力などの持続的な外部干渉要因がある場合に性能が低下する従来の視覚慣性測定（VIO）の限界を克服するために開発されたシステムです。 6自由度（6-DoF）の並進および回転車力学モデルを導入し、リアルタイムアプリケーションで計算負荷を最小限に抑えながらVIOに緊密に統合します。ポイントマス車両モデルと学習ベースのコンポーネントを組み合わせたハイブリッドダイナミクスモデルを使用して複雑な空気力学的効果をキャプチャし、制御コマンドとIMU履歴に近づき、回転ダイナミクスを連続時間関数として表します.実際の動きと予測された動きの違いを活用して、外部の力とロボットの状態を推定します。パブリックおよび新しいドローンダイナミクスデータセットと最大25km / hの風が吹く実際の飛行実験で最先端の方法を上回るパフォーマンスを示しています。正確な車両状態の正確な知識がなくても、正確な車両ダイナミクス予測が可能であることを示す。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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6-DoF車動力学モデルを効率的に統合することで,従来のVIOの性能劣化問題を解決
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ハイブリッド動力学モデルによる複雑な空気力学的効果と外部力の推定
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強風環境（最大25km/h）でも優れた性能。
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正確な車両状態情報なしで正確な車両力学予測が可能
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実際のドローン飛行実験による性能検証
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Limitations：
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ハイブリッドモデルの学習ベースのコンポーネントの詳細な説明の欠如
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様々な環境モデルとドローンモデルの一般化性能に関する追加研究の必要性
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計算コストの定量的分析の欠如
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