多状态约束卡尔曼滤波的即时更新策略
机器人学
2024-11-05 v1
摘要
轻量级多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）因其高效率而广为人知，自提出以来通常采用延迟更新策略。本工作基于及时重建的三维特征点和测量约束，研究了 MSCKF 的即时更新策略。延迟更新与即时更新之间的差异得到了详细的理论分析。研究发现，即时更新有助于构建更多的观测约束并采用更多的滤波更新，从而改善测量模型的线性化点，进而提高估计精度。数值模拟和实验表明，即使特征观测数量较少，即时更新策略也能显著增强 MSCKF 的性能。
引用
@article{arxiv.2411.02028,
title = {An Immediate Update Strategy of Multi-State Constraint Kalman Filter},
author = {Qingchao Zhang and Wei Ouyang and Jiale Han and Qi Cai and Maoran Zhu and Yuanxin Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.02028},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 5 figures