面向动态环境的视觉-惯性运动先验 SLAM
机器人学
2025-04-15 v2
摘要
大多基于静态假设的视觉-惯性同步定位与地图（VI-SLAM）算法在机器人、无人机、虚拟现实和自动驾驶等领域广泛应用。为克服动态地标导致的定位风险，本文提出一种名为 IDY-VINS 的鲁棒视觉-惯性运动先验 SLAM 系统，有效处理动态地标。具体而言，基于惯性运动先验和极线约束获得的地标最小投影误差，被用于概率模型对潜在动态地标进行特征跟踪阶段的预处理。随后，提出一种鲁棒且自适应的损失函数，考虑地标最小投影误差先验，用于动态候选地标。该损失函数集成到基于滑动窗口的非线性优化过程中，用于估计相机姿态、IMU 状态和地标位置，同时最小化偏离运动先验的动态候选地标的影响。最终获得一张无“幽灵效应”的干净点云地图，仅包含静态地标。实验结果表明，我们的系统在定位精度和计算耗时方面均优于当前最先进的方法，通过稳健地抑制动态地标的影响。
关键词
引用
@article{arxiv.2503.23429,
title = {A Visual-Inertial Motion Prior SLAM for Dynamic Environments},
author = {Weilong Sun and Yumin Zhang and Boren Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.23429},
year = {2025}
}