连续时间超宽带-惯性融合
机器人学
2023-06-13 v2
摘要
我们提出了一种用于在线运动估计的连续时间超宽带-惯性传感器融合新框架。利用基于四元数的三次累积B样条对运动状态进行随时间连续的参数化。进一步给出了解析运动学插值与空间微分的系统性推导。在此基础上，建立了一种用于异步多传感器融合与在线标定的滑动窗口样条拟合新方案。我们对四元数样条拟合方法进行了专门验证，并使用公开数据集与实验在真实场景中评估了所提出的系统SFUISE（基于样条融合的超宽带-惯性状态估计）。该传感器融合系统具备实时能力，且相较最先进的离散时间方案具有更优性能。我们在 https://github.com/KIT-ISAS/SFUISE 发布了源代码与自有实验数据。
引用
@article{arxiv.2301.09033,
title = {Continuous-Time Ultra-Wideband-Inertial Fusion},
author = {Kailai Li and Ziyu Cao and Uwe D. Hanebeck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.09033},
year = {2023}
}
备注
8 pages, Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Open-source code at: https://github.com/KIT-ISAS/SFUISE