基于单目视觉的微小型飞行器集群协同定位
机器人学
2018-04-10 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种面向微小型飞行器（MAV）群体的基于视觉的协同定位框架。假设每架飞行器均配备前向单目相机，并能够彼此通信。该协同定位方法构建于一种分布式算法之上，其中个体位姿估计与相对位姿估计技术相结合，使群体能够相对于周围环境进行定位。MAV 最初在彼此之间检测并匹配显著特征，以创建所观测环境的稀疏重建，其作为全局地图。一旦地图可用，每架 MAV 通过具有鲁棒离群点剔除过程的特征检测与跟踪来估计自身的六自由度位姿。偶尔，MAV 也可通过特征匹配与基于多视图几何的相对位姿计算，将相对测量值与个体测量值相融合。我们给出了该算法在 Microsoft AirSim 中模拟的 MAV 与环境上的实现，并讨论了结果及协同定位的优势。
引用
@article{arxiv.1804.02510,
title = {Monocular Vision based Collaborative Localization for Micro Aerial Vehicle Swarms},
author = {Sai Vemprala and Srikanth Saripalli},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.02510},
year = {2018}
}
备注
9 pages, 12 figures, IEEE conference format