PIEKF-VIWO：基于部分不变扩展卡尔曼滤波的视觉-惯性-轮式里程计
机器人学
2023-03-15 v1
摘要
不变扩展卡尔曼滤波（IEKF）作为卡尔曼滤波的一项先进成果，已成功应用于视觉-惯性里程计（VIO），在传感器融合中展现出巨大潜力。本文提出部分 IEKF（PIEKF），其仅将旋转-速度状态纳入李群结构，并将其应用于视觉-惯性-轮式里程计（VIWO）以提升定位精度与一致性。具体而言，我们推导了结合轮式测量与运动学约束的旋转-速度测量模型。该模型规避了轮式里程计的 3D 积分与协方差传播，而这对滤波器一致性至关重要。同时引入平面约束以增强位置精度。采用一种利用速度状态输出的动态离群点检测方法。通过仿真与真实世界测试，我们验证了方法的有效性，其在一致性与精度上均优于基于标准多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）的 VIWO。
引用
@article{arxiv.2303.07668,
title = {PIEKF-VIWO: Visual-Inertial-Wheel Odometry using Partial Invariant Extended Kalman Filter},
author = {Tong Hua and Tao Li and Ling Pei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.07668},
year = {2023}
}