GPS辅助视觉轮式里程计
机器人学
2023-08-30 v1
摘要
本文提出一种面向地面机器人的新型 GPS 辅助视觉-轮式里程计(GPS-VWO)。该状态估计算法以多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的方式紧密融合视觉、轮式编码器与 GPS 测量。为避免标定误差随时间累积,所提算法将 GPS 全局坐标系与 VWO 参考系之间的外参旋转参数作为估计过程的一部分进行在线计算。该外参参数的收敛性由可观测性分析保证,并利用真实世界视觉与轮式编码器测量以及仿真 GPS 测量得以验证。此外,本文给出了一个新的理论发现:对于特定卡尔曼滤波系统,不可观测状态的方差可收敛至零。我们在大规模城市场景驾驶中广泛评估了所提系统。结果表明,通过融合 GPS 与 VWO 实现了优于 GPS 的精度。外参标定与非标定的对比显示,得益于在线标定,定位精度显著提升。
引用
@article{arxiv.2308.15133,
title = {GPS-aided Visual Wheel Odometry},
author = {Junlin Song and Pedro J. Sanchez-Cuevas and Antoine Richard and Miguel Olivares-Mendez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.15133},
year = {2023}
}
备注
Accepted by IEEE ITSC 2023