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斯蒂文斯理工学院等发布EDI:基于ESKF的视觉惯性SLAM系统的不相交初始化

2023-10-30 14:46 作者:计算机视觉life  | 我要投稿

#论文# ICIR 2023| 斯蒂文斯理工学院、Meta、杭州电子科技大学发布EDI:基于ESKF的视觉惯性SLAM系统的不相交初始化 【EDI: ESKF-based Disjoint Initialization for Visual-Inertial SLAM Systems】 文章链接:http://arxiv.org/abs/2308.02670 视觉惯性初始化可以分为联合和不相交两种方法。联合方法通过将来自特征点的观测进行IMU积分,然后使用视觉和加速度观测的闭式解来对齐视觉和惯性参数,从而同时处理视觉和惯性参数。相比之下,不相交方法通过独立解决运动结构(SFM)问题,并从纯单目SLAM获得的尺度不确定相机姿态中确定惯性参数。然而,以往的不相交方法存在一些限制,比如假设加速度偏差影响可忽略,或者通过纯单目SLAM准确估计旋转。 为了解决这些问题,我们提出了EDI,一种用于快速、准确和稳健的视觉惯性初始化的新方法。我们的方法使用误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)来估计陀螺仪偏差,并从单目SLAM中校正旋转估计,克服了对纯单目SLAM旋转估计的依赖性。为了在没有先验信息的情况下估计尺度因子,我们提供了一个用于初始速度、尺度、重力和加速度偏差估计的闭式解。为了解决重力和加速度偏差的耦合问题,我们在线性最小二乘方程中引入了权重,确保了加速度偏差的可观测性并处理异常值。在EuRoC数据集上的广泛评估表明,我们的方法在不到3秒的时间内实现了平均尺度误差为5.8%,在具有挑战性的环境中甚至在人工噪声干扰下也优于其他最先进的不相交视觉惯性初始化方法。

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