面向快速自主飞行的鲁棒立体视觉惯性里程计
机器人学
2018-01-12 v3
摘要
近年来，用于状态估计的视觉辅助惯性里程计已显著成熟。然而，由于在尺寸与重量上的限制，难以使用高质量传感器与强大处理器，我们在提升基础算法在计算效率与鲁棒性方面仍面临挑战，以适应微型飞行器自主飞行应用。本文提出一种基于滤波的立体视觉惯性里程计，其采用多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）[1]。先前关于立体视觉惯性里程计的工作产生了计算代价高昂的方案。我们证明，我们的立体多状态约束卡尔曼滤波（S-MSCKF）在计算代价方面可与最先进的单目方案相媲美，同时提供了显著更高的鲁棒性。我们在 EuRoC 数据集以及我们自己的实验数据集上评估了 S-MSCKF 算法，并与包括 OKVIS、ROVIO 和 VINS-MONO 在内的最先进方法进行比较，展示了在室内与室外环境中最大速度 17.5m/s 的快速自主飞行。我们对 S-MSCKF 的实现可在 https://github.com/KumarRobotics/msckf_vio 获取。
引用
@article{arxiv.1712.00036,
title = {Robust Stereo Visual Inertial Odometry for Fast Autonomous Flight},
author = {Ke Sun and Kartik Mohta and Bernd Pfrommer and Michael Watterson and Sikang Liu and Yash Mulgaonkar and Camillo J. Taylor and Vijay Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.00036},
year = {2018}
}
备注
Submitted to RAL and ICRA 2018