四种现成专有视觉-惯性里程计系统的实证评估
机器人学
2022-07-15 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
商业视觉-惯性里程计（VIO）系统正作为具有成本效益的现成六自由度（6-DoF）自运动跟踪方法而受到关注，用于估计准确且一致的相机位姿数据，且无需来自动作捕捉或全球定位系统的外部定位即可运行。然而，现有结果尚不清楚哪些商业 VIO 平台在室内与室外机器人应用的状态估计方面最为稳定、一致和准确。我们通过一系列室内与室外实验评估四种流行的专有 VIO 系统（Apple ARKit、Google ARCore、Intel RealSense T265 与 Stereolabs ZED 2），展示其定位稳定性、一致性与准确性。我们给出完整结果，作为研究界的基准比较。
引用
@article{arxiv.2207.06780,
title = {An Empirical Evaluation of Four Off-the-Shelf Proprietary Visual-Inertial Odometry Systems},
author = {Jungha Kim and Minkyeong Song and Yeoeun Lee and Moonkyeong Jung and Pyojin Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.06780},
year = {2022}
}
备注
submitted, under review paper