RoNIN：野外鲁棒神经惯性导航——基准、评估与新方法
计算机视觉与模式识别
2019-05-31 v1 机器人学
摘要
本文为数据驱动的惯性导航研究奠定了基础，其任务是从一串 IMU 传感器测量序列中估计运动主体的位置与朝向。更具体地，本文提出 1) 一个包含来自 100 名人类受试者的超过 40 小时 IMU 传感器数据的新基准，具有自然人体运动下的真实 3D 轨迹；2) 新颖的神经惯性导航架构，对具有挑战性的运动情况作出显著改进；以及 3) 在三个惯性导航基准上对竞争方法的定性与定量评估。我们将共享代码与数据以促进进一步研究。
引用
@article{arxiv.1905.12853,
title = {RoNIN: Robust Neural Inertial Navigation in the Wild: Benchmark, Evaluations, and New Methods},
author = {Hang Yan and Sachini Herath and Yasutaka Furukawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.12853},
year = {2019}
}