一种用于视觉惯性里程计的等变滤波器
机器人学
2021-04-09 v1
摘要
由于配备单目相机与惯性测量单元（IMU）的设备无处不在，视觉惯性里程计（VIO）引起了极大兴趣。基于扩展卡尔曼滤波的方法在 VIO 中仍然流行，因为与基于优化的方法相比，它们具有较低的内存需求、CPU 占用和处理时间。本文中，我们从几何视角分析 VIO 问题，并在光滑商流形上提出一种新的表述，其中等价关系为众所周知的 VIO 对参考系选取的不变性。我们提出一个新的李群，它可迁地作用于该流形且与视觉测量相容。这一结构允许应用等变滤波器（EqF）设计，从而得到一种用于 VIO 问题的新滤波器。结合非常简单的视觉处理前端，所提出的滤波器在 EuRoC 数据集上相较于其他基于 EKF 的 VIO 算法展现出最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2104.03532,
title = {An Equivariant Filter for Visual Inertial Odometry},
author = {Pieter van Goor and Robert Mahony},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.03532},
year = {2021}
}
备注
11 pages, 3 figures, to be published as {van Goor, P., Mahony, R.. (2021). An Equivariant Filter for Visual Inertial Odometry. 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2020.}