GPS-VINS for Indoor-Outdoor Combined Space Flight of UAV

Abstract

We propose a GPS fused Visual Inertial Navigation System (GPS-VINS) for localization of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in indoor-outdoor combined space. Localization inconsistency between GPS and vision is resolved by modeling GPS as a bounded random-walk process on the factor graph optimization framework. While severe GPS signal degradation occurs near or inside buildings, the state estimation is continuously accomplished by dynamically changing sensor fusion modes of various sensor measurements based on the sky openness and estimated GPS bias residuals. Proposed GPS-VINS algorithm achieves consistent and unified localization in indoor-outdoor combined space, which enables seamless indoor-outdoor combined space flight of UAV. The results of various closed trajectory localization and UAV flight experiments are shown to verify the performance of proposed GPS-VINS algorithm.

본 논문에서는 무인 비행체의 실내외 통합 공간 측위를 위해 GPS를 결합하는 Visual Inertial Navigation System (GPS-VINS)를 제시하였다. GPS와 영상 기반 의 위치 정보를 일관성 있게 정합하기 위하여 GPS 정보를 factor graph 상에서 bounded random-walk process로 모델링하여 구현하였다. 건물 근처나 내부에서 는 상당한 수준의 GPS 편차가 발생하지만 여러 센서 정보의 융합 모드를 실내외 여부와 GPS 편차 추정치를 바탕으로 동적으로 변경함으로써 연속적인 측위가 가 능하도록 하였다. 제시한 GPS-VINS 알고리즘은 실내외 통합 공간에서의 연속적인 측위가 가능하며 무인 비행체의 실내외 공간 전환 비행에 활용될 수 있다. 개발한 GPS-VINS 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 다양한 규모의 폐궤적 측위 실험과 비행 실험이 수행되었으며 그 결과가 제시되었다.