Barometer-Aided Attitude Estimation

📄 arXiv: 2509.13649v1 📥 PDF

作者: Méloné Nyoba Tchonkeu, Soulaimane Berkane, Tarek Hamel

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-09-17

备注: 6 pages, 4 figures. this manuscript is submitted to IEEE Control Systems Letters (L-CSS) with American Control Conference (ACC) option

💡 一句话要点

提出气压计辅助的姿态估计方法，解决GNSS拒止环境下的倾斜角估计问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 姿态估计 气压计 惯性导航 非线性观测器 SO(3) 自主导航 互补滤波

📋 核心要点

  1. 在GNSS拒止等复杂环境下，仅依靠IMU进行姿态估计面临重力加速度与惯性加速度难以区分的难题。
  2. 论文提出一种基于气压计的姿态估计方法，通过气压高度测量推断垂直速度和姿态，实现辅助姿态估计。
  3. 该方法结合确定性Riccati观测器和互补滤波器，保证了系统的稳定性和几何一致性。

📝 摘要（中文）

在GNSS拒止或高动态环境下，精确且鲁棒的姿态估计是自主车辆面临的核心挑战。惯性测量单元（IMU）单独使用时，由于重力加速度和惯性加速度之间的模糊性，无法可靠地估计倾斜角。虽然辅助速度传感器（如GNSS、皮托管、多普勒雷达或视觉里程计）经常被使用，但它们可能不可用、间歇性工作或成本高昂。本研究提出了一种气压计辅助的姿态估计架构，该架构利用气压高度测量值来推断垂直速度和SO(3)上的非线性观测器中的姿态。该设计将确定性Riccati观测器与互补滤波器级联，在均匀可观测性条件下确保几乎全局渐近稳定性（AGAS），同时保持几何一致性。分析表明，气压计辅助估计是一种轻量级且有效的互补方式。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在GNSS拒止或高动态环境下，仅依靠IMU进行姿态估计时，由于重力加速度和惯性加速度的混淆，导致倾斜角估计不准确的问题。现有方法依赖于GNSS、视觉里程计等外部传感器，但这些传感器可能不可靠、成本高昂或在某些环境下无法使用。

核心思路：论文的核心思路是利用气压计测量的高度信息来估计垂直速度，进而辅助姿态估计。气压计是一种轻量级、低成本的传感器，可以提供可靠的高度信息。通过将气压计数据与IMU数据融合，可以有效地解决重力加速度和惯性加速度的混淆问题。

技术框架：该方法采用级联的观测器结构。首先，使用确定性Riccati观测器估计垂直速度和姿态误差。然后，使用互补滤波器将Riccati观测器的输出与IMU数据融合，得到最终的姿态估计结果。整个系统在SO(3)流形上进行设计，以保证几何一致性。

关键创新：该方法的关键创新在于将气压计数据引入到姿态估计中，并设计了一种保证全局渐近稳定性的观测器结构。与传统的基于速度传感器的姿态估计方法相比，该方法不需要额外的速度传感器，降低了系统的成本和复杂性。

关键设计：确定性Riccati观测器的设计是关键。论文推导了Riccati方程，并证明了在满足一定可观测性条件下，观测器能够保证几乎全局渐近稳定性。互补滤波器的设计也需要仔细考虑，以平衡IMU数据和气压计数据的噪声特性。

📊 实验亮点

论文通过理论分析证明了所提出的气压计辅助姿态估计方法具有几乎全局渐近稳定性。虽然摘要中没有明确提及具体的实验数据，但强调了该方法是一种轻量级且有效的互补方式，暗示了其在实际应用中的可行性和优势。未来的工作可能会包括与现有方法的定量比较，以更清晰地展示性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机、机器人、可穿戴设备等需要在GNSS拒止或高动态环境下进行姿态估计的场景。例如，在室内导航、地下矿井勘探、高楼大厦内部等环境中，该方法可以提供可靠的姿态信息，提高自主系统的导航和控制性能。此外，该方法还可以用于运动捕捉、虚拟现实等领域，提高姿态估计的精度和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Accurate and robust attitude estimation is a central challenge for autonomous vehicles operating in GNSS-denied or highly dynamic environments. In such cases, Inertial Measurement Units (IMUs) alone are insufficient for reliable tilt estimation due to the ambiguity between gravitational and inertial accelerations. While auxiliary velocity sensors, such as GNSS, Pitot tubes, Doppler radar, or visual odometry, are often used, they can be unavailable, intermittent, or costly. This work introduces a barometer-aided attitude estimation architecture that leverages barometric altitude measurements to infer vertical velocity and attitude within a nonlinear observer on SO(3). The design cascades a deterministic Riccati observer with a complementary filter, ensuring Almost Global Asymptotic Stability (AGAS) under a uniform observability condition while maintaining geometric consistency. The analysis highlights barometer-aided estimation as a lightweight and effective complementary modality.