基于关键帧地图的一致无漂移视觉惯性定位
机器人学
2021-03-23 v1
摘要
全局定位对于机器人执行导航等后续任务至关重要。本文提出一种基于滤波式视觉惯性里程计框架MSCKF的全局定位新框架。为降低计算与内存消耗,我们仅维护地图的关键帧位姿,并采用Schmidt-EKF更新状态。该全局定位框架被证明能够保持状态估计器的一致性。此外,我们在更新阶段引入了重新线性化机制。该机制可缓解观测函数的线性化误差,使状态估计更精确。实验表明,该机制对于大尺度且具有挑战性的场景至关重要。仿真与实验验证了我们所提全局定位框架的有效性与一致性。
引用
@article{arxiv.2103.11312,
title = {Toward Consistent Drift-free Visual Inertial Localization on Keyframe Based Map},
author = {Zhuqing Zhang and Yanmei Jiao and Shoudong Huang and Yue Wang and Rong Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.11312},
year = {2021}
}