解放离散时间状态表示的力量：超高速基于目标的 IMU-Camera 空间-时间标定

视惯性融合对于大量智能和自主应用（如机器人导航和增强现实）至关重要。为实现引导和最优状态估计，必须提前标定 IMU 与摄像机之间的空间-时间位移。大多数现有标定方法采用连续时间状态表示，具体而言是 B-spline。尽管这些方法实现了精确的空间-时间标定，但因连续时间状态表示而产生高计算成本。为此，我们提出一种新颖且极其高效的标定方法，释放离散时间状态表示的力量。此文还针对离散时间状态表示在时序标定方面的弱点进行了解决。随着无人机、手机及其他视惯性平台生产量的增加，如果需要在全球范围内对一百万台设备进行标定，每台设备省去一分钟的时间，就相当于节省了 2083 个工作日。为便利研究和行业社区，本文开源实现已发布于 https://github.com/JunlinSong/DT-VI-Calib。