本文为将门技术社群第166期线上分享。

北京时间8月22日(周四)晚9点，在将门技术社群，我们很开心邀请到滑铁卢大学博士后金驰，他与大家分享的主题是“全局收敛的单目与IMU位姿观测器设计”。

届时他将简单介绍最近控制界提出的连续时间EKF设计方法，其收敛条件的分析，以及一种SE(3)上几乎全局收敛的非线性观测器设计方法。

活动信息

主题：全局收敛的单目与IMU位姿观测器设计

嘉宾：滑铁卢大学博士后 金驰

时间：北京时间 8月22日(周四) 21:00

地点：将门创投斗鱼直播间

分享提纲

基于单目相机与IMU的移动物体位姿估计是视觉定位与导航的基本问题之一。为了实现实时和快速的运算，在机器人界扩展卡尔曼滤波(EKF)及其各种改进算法SLAM前端进行位姿估计常用的方法。EKF依赖对模型的局部线性化近似，在一些情况下无法收敛。

我们将简单介绍最近控制界提出的连续时间EKF设计方法，其收敛条件的分析，以及一种SE(3)上几乎全局收敛的非线性观测器设计方法。

具体分享提纲内容如下：

1. 系统动力学方程与估计误差方程

2. 扩展卡尔曼观测器的设计与收敛分析

3. 非线性位姿观测器的设计与全局收敛分析

嘉宾介绍

金驰于同济大学获得车辆工程本科学位，2012-2015年作为直博生于同济大学汽车学院从事车辆动力学与控制及无人车运动规划相关研究，于2013年作为主要设计人完成了X12军用无人车辆控制系统研发。2015年赴法国巴黎第十一大学（现巴黎萨克雷大学）攻读控制理论，于2017年获得自动控制博士学位。

随后加入法国科学研究中心(CNRS)担任博士后研究员，与Tarek Hamel以及Robert Mahony等学者进行基于单目+IMU的无人机位姿估计研究。2018年底，他加入了加拿大滑铁卢大学Autonomoose无人车项目，进行无人车运动规划以及相关快速数值优化算法研发。 

金驰曾于IEEE Transaction on Automatic Control, IEEE Access, Vehicle System Dynamics等期刊发表长文，曾参与IEEEConference on Decision and Control, European & American Control Conference, IFAC World Congress, Dynamic System and Control Conference等国际会议，曾担任European Control Journal, IEEE Control System Technology等期刊的审稿工作。

资料提前看

[1] R. Mahony,Tarek Hamel, M.Pflimlin. “Nonlinear Complementary Filters on the SpecialOrthogonal Group. IEEE Transactions on Automatic Control,” IEEE, 2008, 53 (5),pp.1203-1217.

[2] https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00488376/file/2007_Mahony.etal_TAC-06-396_v3.pdf

[3] T. Hamel and C.Samson, "Riccati Observers for the Nonstationary PnP Problem,"in IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 63, no. 3, pp.726-741, March 2018.[4] “An Equivariant Observer Design for VisualLocalisation and Mapping”, https://arxiv.org/pdf/1904.02452.pdf 

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