地図ベース視覚慣性位置決め:一貫性と複雑性【JST・京大機械翻訳】

Zhang Zhuqing; Jiao Yanmei; Huang Shoudong; Wang Yue; Xiong Rong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201478479280 整理番号：22P0338382

地図ベース視覚慣性位置決め:一貫性と複雑性【JST・京大機械翻訳】

Map-based Visual-Inertial Localization: Consistency and Complexity

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発行年： 2022年04月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ドリフトフリー位置確認は自律車両にとって不可欠である。本論文では,視覚慣性オドメトリーと事前構築マップにおける特徴の測定を統合したフィルタベースフレームワークを提案することにより問題に取り組んだ。このフレームワークでは,オドメトリーフレームとマップフレーム間の変換を状態へ拡張し,フライで推定した。そのうえ,地図におけるキーフレーム姿勢だけを維持して,状態を部分的に更新するためにSchmidt拡張Kalmanフィルタを採用して,地図情報の不確実性を低計算コストで一貫して考慮することができた。さらに,著者らは,推定状態の絶えず変化する線形化ポイントが,拡張システムに偽の情報を導入でき,元の4次元の観測できない部分空間を消失させ,実際に矛盾した推定に導くことを,理論的に実証した。この問題を緩和するために,拡張システムの正しい可観測性を維持するために,第一推定Jacobi(FEJ)を採用した。さらに,地図ベースの測定の長期的不在(3分および1km)後に,有意な累積誤差を補償するために,可観測性制約更新法を導入した。シミュレーションを通して,提案アルゴリズムの一貫した推定を検証した。実世界実験を通して,提案アルゴリズムは,ベースラインアルゴリズムVINS-Fusionと比較して,より低い計算コスト(20%の時間節約)とより良い推定精度(45%の軌道誤差低減)を有する4種類のデータセット上で首尾よく実行され,一方,VINS-Fusionは,その矛盾した推定のため,4つのデータセットの3つに有界位置確認性能を与えることができないことを証明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , 運航技術 , 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器

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