BodySLAM++：快速且紧耦合的视觉-惯性相机与人运动跟踪
计算机视觉与模式识别
2023-09-06 v1 机器人学
摘要
鲁棒、快速且准确的人体状态——6D 位姿与姿态——估计仍是一个具有挑战性的问题。对于实际应用而言，实时估计人体状态的能力极为可取。本文提出 BodySLAM++，一个依赖视觉-惯性数据的快速、高效且准确的人体与相机状态估计框架。BodySLAM++ 扩展了现有的视觉-惯性状态估计框架 OKVIS2，以解决同时估计相机与人体状态的双重任务。我们的系统在人体与相机状态估计精度上相较于基线方法分别提升了 26% 和 12%，并在 Intel i7 型号 CPU 上以每秒 15+ 帧实现实时性能。实验在一个包含使用室内运动跟踪系统采集的真实人体与相机位姿的自定义数据集上进行。
引用
@article{arxiv.2309.01236,
title = {BodySLAM++: Fast and Tightly-Coupled Visual-Inertial Camera and Human Motion Tracking},
author = {Dorian F. Henning and Christopher Choi and Simon Schaefer and Stefan Leutenegger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.01236},
year = {2023}
}
备注
IROS 2023. Video: https://youtu.be/UcutiHQwbGk