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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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用于 fault detection validation 的 CARLA simulation route、vehicle scene 与 extracted LiDAR/IMU map face。
图 4 视觉细节：用于 fault detection validation 的 CARLA simulation route、vehicle scene 与 extracted LiDAR/IMU map face。

摘要

这篇论文针对 Gaussian-mixture measurement noise 推导 chi-squared fault detector，并在 lidar/IMU localization system 中验证。

重点

  • 方法把 GMM 假设下的 EKF residuals 转换成可用 chi-squared statistic 检测的形式。
  • CARLA-based lidar/IMU 实验比较 Gaussian 与 Gaussian-mixture detectors 在 step 与 slope failures 下的表现。

图像

在推导 residual transformation 后，论文把方法套用到含 lidar range-bearing measurements 与 IMU propagation 的 EKF-based localization system。

lidar/IMU localization system 与 fault-detection process 的架构图。
图 2：lidar/IMU localization system 的 fault-detection architecture 与 sensor platform。

lidar measurement model 定义后续进入 EKF 与 fault-detection statistic 的 residuals。

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

可控制的 simulation platform 提供可重复的 vehicle motion、map geometry 与可配置的 GMM-distributed noise。

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

在加入 faults 前，论文先显示 simulated route 中定位误差增加的位置，特别是 feature 较少的大转弯附近。

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

step-failure experiment 比较 GMM-based statistic 是否比 Gaussian baseline 更稳定检测 shaded failure period。

比较 total Gaussian-GMM 与 Gaussian methods 的 step-failure detection plots。
图 7：total Gaussian-GMM 与 Gaussian methods 的 step-failure detection results。

slope-failure case 测试 fault magnitude 随时间增加时，同一 detector 的检测行为。

比较 total Gaussian-GMM 与 Gaussian methods 的 slope-failure detection plots。
图 8：total Gaussian-GMM 与 Gaussian methods 的 slope-failure detection results。