A Comparative Analysis of Attitude Estimation for Pedestrian - PowerPoint PPT Presentation

A Comparative Analysis of Attitude Estimation for Pedestrian Navigation with Smartphones Thibaud Michel, Université Grenoble Alpes, France Hassen Fourati, Pierre Genevès, Nabil Layaïda Indoor Positioning and Indoor Navigation October 13-16, 2015 - Banff, Alberta, Canada

Improving Augmented Reality with more Precise Localization ✦ Goal ‣ Obtaining precise localization and orientation of the smartphone ✦ Difficulties ‣ Magnetic perturbations ‣ External accelerations ‣ Hard to compare algorithms ‣ No ground truth to evaluate algorithm precision T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 2

Outline ✦ Introduction ✦ A set-up for attitude estimation algorithms evaluation ‣ Ground truth using a motion lab ‣ Several motions using a smartphone ✦ A comparative study of 6 well-known algorithms ‣ Theoretical comparison ‣ Experimental evaluation ✦ Conclusions and perspectives T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 3

Attitude Attitude is the orientation of the Smartphone with respect to the Earth local frame E z ¡ (Sky) ¡ Quaternion ¡ ✦ T ! # S y ¡ q = w x y z " $ E y ¡(North) ¡ Euler ¡Angles ¡ (yaw, ¡pitch, ¡roll) ¡ S z ¡ ✦ xyz, xzy, yxz, yzx, zxy, zyx Rota>on ¡Matrix ¡ ✦ ! $ x 1 y 1 z 1 # & S x ¡ R = # x 2 y 2 z 2 & # & x 3 y 3 z 3 # & " % Axis-­‑Angle ¡ ✦ ' ! $ * a x E x ¡(East) ¡ ) , # & ) , ( axis , angle ) = # a y & , θ ) , # & ) , a z # & " % ( + T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 4

Attitude Estimation Impact Estimation from 3 sensors of the smartphone ✦ Attitude is the core of Pedestrian Dead Reckoning (PDR) ✦ Large impact on final position ✦ AHRS ¡ Accelera'on ¡ Step-­‑Length ¡ IMU ¡ 3-­‑axis ¡Gyroscope ¡ A 3-­‑axis ¡Magnetometer ¡ c c . ¡ 3-­‑axis ¡Accelerometer ¡ Step-­‑Detec>on ¡ Posi>on ¡ Angular ¡ Magne'c ¡ Accelera'on ¡ Velocity ¡ Field ¡ A"tude ¡ A"tude ¡ Es*ma*on ¡ Heading ¡ How judge the attitude precision ? T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 5

Using a Motion Lab to establish a Ground Truth ‣ 20 infra-red cameras, connected to Qualisys system, precision error < 1° ‣ Motion lab frame aligned with earth frame ‣ Hypotheses: Magnetic field is considered as static (vary from 40µT to 43µT ) T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 6

Device ✦ Smartphone: Nexus 5 ‣ InvenSense MPU6515 (Accelerometer, Gyroscope) at 200Hz ‣ AKM AK8963 (Magnetometer) at 60Hz ✦ Smartphone’s handler with markers ‣ Designed for this experiment ‣ Handler and smartphone have the same frame ✦ Android sensors recorder ‣ Record raw and calibrated data from sensors ‣ sensors-monitoring-android T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 7

Datasets retrieved ‣ Texting ✦ 4 motions, 180 seconds recording for each Data from sensors ✦ ‣ Swinging ‣ timestamp ‣ accelerometer raw ‣ gyroscope raw ‣ magnetometer raw ‣ Phoning ‣ gyroscope calibrated ‣ magnetometer calibrated ‣ Back Pocket Data from motion lab ✦ ‣ timestamp ‣ quaternions T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 8

Outline ✦ Introduction ✦ A set-up for attitude estimation algorithms evaluation ‣ Ground truth using a motion lab ‣ Several motions using a smartphone ✦ A comparative study of 6 well-known algorithms ‣ Theoretical comparison ‣ Experimental evaluation ✦ Conclusions and perspectives T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 9

Overview of Compared Algorithms Authors ¡ Designed ¡for ¡ Method ¡ Choukroun ¡et ¡al., ¡ IEEE ¡Transac0ons ¡on ¡Aerospace ¡and ¡ Aerospace ¡ Kalman ¡Filter ¡ Electronic ¡Systems , ¡vol ¡42, ¡no. ¡1, ¡2006 ¡ Mahony ¡et ¡al., ¡ IEEE ¡Transac0ons ¡on ¡Automa0c ¡Control , ¡ Complementary ¡ UAV ¡ vol ¡53, ¡p1203-­‑1218, ¡2008 ¡ Filter ¡ Mar>n ¡et ¡al., ¡ Control ¡Engineering ¡Prac0ce , ¡vol ¡18, ¡ UAV ¡ Observer ¡ p712-­‑722, ¡2010 ¡ Gradient ¡Descent ¡ Madgwick ¡et ¡al., ¡ IEEE ¡Rehabilita0on ¡Robo0cs , ¡2011 ¡ Pedestrian ¡ Algorithm ¡ Complementary ¡ Foura> ¡et ¡al. , ¡IEEE ¡Sensors ¡Journal , ¡p233-­‑244, ¡2011 ¡ Foot-­‑mounted ¡ Filter ¡ Extended ¡Kalman ¡ Renaudin ¡et ¡al., ¡ Sensors , ¡vol.14, ¡no. ¡12, ¡2014 ¡ Pedestrian ¡ Filter ¡ T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 10

Algorithms design If the smartphone is static: ✦ " $ acc ref = 0 0 − 9.8 # % If there is no magnetic perturbation, ✦ Reference ¡ Reference ¡ earth magnetic field * can be used: Accelera*on ¡ Magne*c ¡Field ¡ ! # mag ref = 0 m 2 m 3 " $ * m 2 ¡and ¡ m 3 ¡can ¡be ¡found ¡using ¡World ¡Magne>c ¡Model ¡(WMM) ¡ accelera>on ¡ data ¡fusion ¡ magne>c ¡field ¡ K ¡(gain) ¡ E z ¡ (Sky) ¡ E y ¡ (Mag. ¡North) ¡ 1 ∫ angular ¡ ¡ ˆ ˆ q q . ω velocity ¡ 2 Magne>c ¡ ¡ North ¡Pole ¡ E x ¡ (Mag. ¡East) ¡ Earth ¡Center ¡ ¡ of ¡Mass ¡ T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 11

Problem of the design E z ¡ (Sky) ¡ New ¡posi>on ¡due ¡to ¡ External ¡Accelera>on ¡ E y ¡ (Mag. ¡North) ¡ Door ¡ Magne>c ¡ ¡ North ¡Pole ¡ Light ¡ Speaker ¡ E x ¡ (Mag. ¡East) ¡ Earth ¡Center ¡ ¡ of ¡Mass ¡ Belt ¡ acc ref = Earth ¡Gravity ¡ + ¡ External ¡Accelera>on ¡ Earth ¡ ¡ ∑ Magne>c ¡ mag ref = Magne>c ¡Field ¡ + Door ¡ + Speaker ¡ Objects ¡ T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 12

Comparison of Algorithms Author ¡ Accelera*on ¡Reference ¡ Magne*c ¡Field ¡Reference ¡ Choukroun ¡et ¡al. ¡ No ¡recommenda>on ¡ No ¡recommenda>on ¡ Mahony ¡et ¡al. ¡ No ¡recommenda>on ¡ No ¡recommenda>on ¡ ¡ Mar>n ¡et ¡al. ¡ Use ¡ " $ Use ¡following ¡trick: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡to ¡ acc ref = 0 0 − 9.8 acc ref ∧ mag ref # % prevent ¡devia>on ¡on ¡pitch ¡and ¡roll ¡ Madgwick ¡et ¡al. ¡ Use ¡ ¡ " $ Use ¡following ¡trick: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ q − 1 × mag × ˆ acc ref = 0 0 − 9.8 mag ref = ˆ q # % This ¡consider ¡magne>c ¡field ¡as ¡sta>c ¡ Foura> ¡et ¡al. ¡ Use ¡ " $ Use ¡ ¡ ! # acc ref = 0 0 − 9.8 mag ref = 0 m 2 m 3 # % " $ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡gain ¡is ¡modified ¡during ¡high ¡ accelera>ons ¡ q − 1 × mag × ˆ Renaudin ¡et ¡al. ¡ Use ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ " $ Use ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡during ¡low ¡ mag ref = ˆ acc ref = 0 0 − 9.8 q # % There ¡is ¡no ¡Kalman ¡Filter ¡update ¡ magne>c ¡field ¡varia>ons. ¡There ¡is ¡no ¡ during ¡high ¡accelera>ons ¡ Kalman ¡Filter ¡update ¡in ¡others ¡cases ¡ T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 13

Outline ✦ Introduction ✦ A set-up for attitude estimation algorithms evaluation ‣ Ground truth using a motion lab ‣ Several motions using a smartphone ✦ A comparative study of 6 well-known algorithms ‣ Theoretical comparison ‣ Experimental evaluation ✦ Conclusions and perspectives T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 14

Results and Analyses Quaternion Angle Difference is used for precision errors: ✦ 2 − 1) θ = cos − 1 (2 ˆ q , q ref q ref is the quaternion provided by Motion Lab is the quaternion to be compared ˆ q Mean Absolute Error (MAE) ✦ n MAE = 1 ∑ θ i n i = 1 All ¡results ¡can ¡be ¡found ¡at ¡ hBp://tyrex.inria.fr/mobile/benchmarks-­‑a"tude/benchmarks.html ¡ T. Michel, IPIN'15, 13-16 October - Banff, Alberta, Canada 15