文献

J-GLOBAL ID：202102270368665147   整理番号：21A0404811

IMU事前積分閉形式に基づく単眼視覚慣性航法アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Monocular visual-inertial odometry method based on IMU pre-integrated closed solution

著者 (2件)： Xu Xiaosu (微慣性儀表与先進導航技術教育部重点実験室,南京 210096) ,  Wu Xian (東南大学儀器科学与工程学院,南京 210096)
資料名： Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao  (Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao)
巻： 28  号： 4  ページ： 440-447  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2764A  ISSN： 1005-6734  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 拡張Kalmanフィルタを後端とする視覚慣性距離計算法は、そのリアルタイム性が高いと同時に高い精度を維持できるため、実際の環境に広く利用されている。2つのフレーム画像の間のIMUデータを正確に処理するために,IMUの事前積分閉形式に基づくアルゴリズムを提案して,従来の最適化に基づく視覚慣性距離計算方法と比較して,区分的定数加速近似において,離散四元数積分を採用して,必要な事前積分値を単純化した。IMU事前積分閉形式解アルゴリズムはIMU時間周期内で解析解を解き、多状態制約下のカルマンフィルタ(MSCKF)視覚慣性距離計のフレームに応用し、システム定位の精度を高める。MSCKFアルゴリズムにおけるパラメータ化法の存在の数値安定性の問題に対して、逆深さのパラメタリゼーション方法を提案し、MSCKFアルゴリズムの空間点座標z軸深さ値がゼロに近づく時、システムの観測値が特異点を出現し、システムのロバスト性を有効に増加する。公開されたEuRocデータセットの6つの飛行シーケンスに関する実験結果は,提案したアルゴリズムが従来のMSCKF視覚慣性航法アルゴリズムよりドリフトが小さく,平均二乗誤差が約36.5%減少し,位置決め精度が効果的に向上することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  *視覚 ,  簡素化 ,  *慣性航法 ,  近似法 ,  Kalmanフィルタ ,  定位 ,  *単眼 ,  特異点 ,  四元数 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  平均二乗誤差 ,  *閉形式 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  計算理論  (JB02000A) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (7件)： IMU ,  積分 ,  閉形式 ,  単眼 ,  視覚 ,  慣性航法 ,  アルゴリズム