AQUA-SLAM：带有传感器标定的紧耦合水下声学-视觉-惯性 SLAM
机器人学
2025-03-17 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由于能见度有限、光照不足以及图像中结构特征偶发性丢失，水下环境对视觉同时定位与建图（SLAM）系统构成了重大挑战。针对这些挑战，本文引入了一种新颖的紧耦合声学-视觉-惯性 SLAM 方法，称为 AQUA-SLAM，在图优化框架内融合了多普勒速度计程仪（DVL）、双目相机和惯性测量单元（IMU）。此外，我们提出了一种高效的传感器标定技术，包括多传感器外参标定（DVL、相机和 IMU 之间）以及 DVL 换能器失准标定，并采用快速线性近似程序以实现实时在线执行。所提出的方法在带有真值的实验池环境中进行了广泛评估，并在北海的离岸应用中得到了验证。结果表明，我们的方法在定位精度和鲁棒性方面超越了当前最先进的水下和视觉-惯性 SLAM 系统。该系统将向社区开源。
引用
@article{arxiv.2503.11420,
title = {AQUA-SLAM: Tightly-Coupled Underwater Acoustic-Visual-Inertial SLAM with Sensor Calibration},
author = {Shida Xu and Kaicheng Zhang and Sen Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.11420},
year = {2025}
}