iKalibr：面向韧性集成惯性系统的统一无目标时空标定
机器人学
2024-11-15 v2
摘要
集成惯性系统（通常集成 IMU 和外感知传感器，如雷达、LiDAR 和相机），已被广泛应用于现代机器人应用中，用于自运动估计、运动控制或自主探索。为提高系统的准确性、韧性和进一步可用性，通常会韧性地集成多个和各种传感器，这有助于系统在容错性、感知能力和环境兼容性方面的性能。对于此类系统，准确且一致的时空标定是维持多传感器融合唯一时空框架所必需的。鉴于大多数现有标定方法（i）通常针对特定的集成惯性系统，（ii）通常只关注空间确定，（iii）通常需要人工目标，缺乏便利性和可用性，我们提出了 iKalibr：一种面向韧性集成惯性系统的统一无目标时空标定框架，克服了上述问题，实现了准确且一致的标定。目前，iKalibr 支持四种常用传感器，包括 IMU、雷达、LiDAR 和相机。该方法从严谨且高效的动态初始化开始，其中会准确恢复估计器中的所有参数。随后进行多个连续时间批处理优化，以获得更好的状态。 conducted sufficient real-world experiments to verify the feasibility and evaluate the calibration performance of iKalibr. 结果表明，iKalibr 能够实现准确的韧性时空标定。我们在 GitHub 上开源了实现代码（https://github.com/Unsigned-Long/iKalibr），以惠及研究社区。
引用
@article{arxiv.2407.11420,
title = {iKalibr: Unified Targetless Spatiotemporal Calibration for Resilient Integrated Inertial Systems},
author = {Shuolong Chen and Xingxing Li and Shengyu Li and Yuxuan Zhou and Xiaoteng Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.11420},
year = {2024}
}