RUSSO: 针对视觉退化的鲁棒水下SLAM与声呐优化
机器人学
2025-03-04 v1
摘要
水下环境中的视觉退化带来了独特且显著的挑战，使水下SLAM区别于地面流行的视觉SLAM。在本文中，我们提出RUSSO，一个鲁棒的水下SLAM系统，融合双目相机、惯性测量单元（IMU）和成像声呐，以在具有挑战性的水下环境中实现鲁棒且精确的6自由度（DoF）定位。在视觉退化期间，系统降度为仅使用声呐-惯性系统估计3-DoF位姿。声呐位姿估计为IMU传播提供了强有力的先验，从而增强了IMU传播下位姿估计的可靠性。此外，我们提出了一种利用成像声呐来应对SLAM初始化阶段视觉特征缺失的SLAM初始化方法。我们通过模拟器、泳池和海洋场景对RUSSO进行了广泛验证。结果表明，RUSSO在视觉极具挑战的场景中，相比最先进的视觉-惯性SLAM系统实现了更好的鲁棒性和定位精度。据我们所知，这是首次融合双目相机、IMU和成像声呐以实现针对视觉退化的鲁棒水下SLAM。
引用
@article{arxiv.2503.01434,
title = {RUSSO: Robust Underwater SLAM with Sonar Optimization against Visual Degradation},
author = {Shu Pan and Ziyang Hong and Zhangrui Hu and Xiandong Xu and Wenjie Lu and Liang Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.01434},
year = {2025}
}