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Fault Detection Algorithm for Gaussian Mixture Noises: An Application in Lidar/IMU Integrated Localization Systems

Yan, P., Li, Z., Huang, F., Wen, W., Hsu, L. T.

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用於 fault detection validation 的 CARLA simulation route、vehicle scene 與 extracted LiDAR/IMU map face。
圖 4 視覺細節：用於 fault detection validation 的 CARLA simulation route、vehicle scene 與 extracted LiDAR/IMU map face。

摘要

這篇論文針對 Gaussian-mixture measurement noise 推導 chi-squared fault detector，並在 lidar/IMU localization system 中驗證。

重點

  • 方法把 GMM 假設下的 EKF residuals 轉換成可用 chi-squared statistic 檢測的形式。
  • CARLA-based lidar/IMU 實驗比較 Gaussian 與 Gaussian-mixture detectors 在 step 與 slope failures 下的表現。

圖像

在推導 residual transformation 後，論文把方法套用到含 lidar range-bearing measurements 與 IMU propagation 的 EKF-based localization system。

lidar/IMU localization system 與 fault-detection process 的架構圖。
圖 2：lidar/IMU localization system 的 fault-detection architecture 與 sensor platform。

lidar measurement model 定義後續進入 EKF 與 fault-detection statistic 的 residuals。

2D lidar line-segment extraction 與 plane-based measurement model 圖。
圖 3：line segments extraction 與 2D lidar measurement model construction。

可控制的 simulation platform 提供可重複的 vehicle motion、map geometry 與可配置的 GMM-distributed noise。

CARLA simulated route、vehicle view 與 extracted building face model。
圖 4：CARLA simulation platform、vehicle track 與 extracted environmental faces。

在加入 faults 前，論文先顯示 simulated route 中定位誤差增加的位置，特別是 feature 較少的大轉彎附近。

fault-free simulated environment 中的 absolute translation error plot。
圖 6：fault-free simulated environment 的 positioning absolute translation error。

step-failure experiment 比較 GMM-based statistic 是否比 Gaussian baseline 更穩定偵測 shaded failure period。

比較 total Gaussian-GMM 與 Gaussian methods 的 step-failure detection plots。
圖 7：total Gaussian-GMM 與 Gaussian methods 的 step-failure detection results。

slope-failure case 測試 fault magnitude 隨時間增加時，同一 detector 的偵測行為。

比較 total Gaussian-GMM 與 Gaussian methods 的 slope-failure detection plots。
圖 8：total Gaussian-GMM 與 Gaussian methods 的 slope-failure detection results。