CVIRO：基于李群的一致且紧耦合的视觉-惯性-测距里程计
机器人学
2025-08-15 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
超宽带（UWB）广泛用于缓解视觉-惯性里程计（VIO）系统中的漂移问题。一致性对于确保UWB辅助VIO系统的估计精度至关重要。在估计器不一致时会降低定位性能，其中不一致性主要源自两个主要因素：（1）估计器未能保持正确的系统可观测性，以及（2）假设UWB锚点位置已知，导致未能妥当地忽略校准不确定性。在本文中，我们提出了一个基于李群的一致且紧耦合的视觉-惯性-测距里程计（CVIRO）系统。该方法将UWB锚点状态纳入系统状态，显式地考虑UWB校准不确定性，从而实现机器人状态和锚点状态的联合一致估计。此外，通过利用李群的不变误差属性来确保可观测性一致性。我们在文中对CVIRO算法进行了分析证明，表明该算法自然保持系统正确的不可观测子空间，从而保持估计的一致性。大量仿真和实验结果表明，CVIRO在定位精度和一致性方面优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2508.10867,
title = {CVIRO: A Consistent and Tightly-Coupled Visual-Inertial-Ranging Odometry on Lie Groups},
author = {Yizhi Zhou and Ziwei Kang and Jiawei Xia and Xuan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10867},
year = {2025}
}