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Ultra-wideband based pose estimation for small unmanned aerial vehicles

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  • This paper proposes a 3-D local pose estimation system for a small Unmanned Aerial Vehicle (UAV) with a weight limit of 200 g and a very small footprint of 10 cm×10cm. The system is realized by fusing 3-D position estimations from an Ultra-Wide Band (UWB) transceiver network with Inertial Measurement Unit (IMU) sensor data and data from a barometric pressure sensor. The 3-D position from the UWB network is estimated using Multi-Dimensional Scaling (MDS) and range measurements between the transceivers. The range measurements are obtained usingThis paper proposes a 3-D local pose estimation system for a small Unmanned Aerial Vehicle (UAV) with a weight limit of 200 g and a very small footprint of 10 cm×10cm. The system is realized by fusing 3-D position estimations from an Ultra-Wide Band (UWB) transceiver network with Inertial Measurement Unit (IMU) sensor data and data from a barometric pressure sensor. The 3-D position from the UWB network is estimated using Multi-Dimensional Scaling (MDS) and range measurements between the transceivers. The range measurements are obtained using Double-Sided Two-Way Ranging (DS-TWR), thus eliminating the need for an additional clock synchronization mechanism. The sensor fusion is accomplished using a loosely coupled Extended Kalman Filter (EKF) architecture. Extensive evaluation of the proposed system shows that a position accuracy with a Root-Mean-Square Error (RMSE) of 0.20cm can be obtained. The orientation angle can be estimated with an RMSE of 1.93°.zeige mehrzeige weniger

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Autor(en): Michael StrohmeierORCiD, Thomas Walter, Julian Rothe, Sergio Montenegro
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-177503
Dokumentart:Artikel / Aufsatz in einer Zeitschrift
Institute der Universität:Fakultät für Mathematik und Informatik / Institut für Informatik
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes / der Zeitschrift (Englisch):IEEE Access
Erscheinungsjahr:2018
Band / Jahrgang:6
Seitenangabe:57526-57535
Originalveröffentlichung / Quelle:IEEE Access 2018, Volume 6, 57526-57535. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2873571
DOI:https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2873571
Allgemeine fachliche Zuordnung (DDC-Klassifikation):6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwort(e):DecaWave; UAV; UWB; distance measurement; extended Kalman filter; navigation; pose estimation
Datum der Freischaltung:11.04.2019
Sammlungen:Open-Access-Publikationsfonds / Förderzeitraum 2018
Lizenz (Deutsch):License LogoCC BY: Creative-Commons-Lizenz: Namensnennung