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用于无人机单目视觉惯性估计的鲁棒初始化方法(ICRA-20)

浏览: 发布日期:2020-10-22  当前栏目:新闻中心    编辑:济南手机棋牌

  今天介绍的文章是“Robust れinitialization ■【】じof 财monocular visual-inertial estimation ↑on aerial ↖robots”——用于无人▓机单目视觉惯性估计的▏鲁棒初始¤ 化方法,该文章是香港科技大学沈邵劼老师的一篇经№典㎡文章,发表在ICRA2017z。

  由于视觉惯性系统的非线性,无论是基于滤波或基于图优化的方法,其估计器的で性◎能↑都严重依赖于初始值的准确性。一旦初始ゆ化不良,不仅会降低收敛速度,甚至导致错误的估计。因此,鲁【】棒的初始化算法,对六自た由度无人机的安全飞行而言是至关重▄ 要的。

  但是,实际过程中,视觉惯そ 性→系统很难得到准确的初始状态。一方面も,单目相机的尺¥度信息不能直接观测得到;另一方面,需要非零加速度的※运动来初始化尺度信息。但在时间有限的搜救任务中,当MAV静★止手机棋牌透视辅助软件不动或者以固ぬ定模式运动时,这种初始化方法便え会失效。不依赖无人机运动的先验Ψ知识,便能快速启动并初始化估计器是十分必要Φ的。另外,在快速运动或强囍烈的#光照变あ化下,视觉っ算法很难提取出丰富わ的▋特征点。一旦特征点跟踪丢失,估计器▲ 便会失效。因此,研究能在飞行中鲁棒初始¢ 化估计器┞的方法是必要お的。

  本文作者提出了一ぼ个鲁棒的估计器初始化算法€

£,能够在飞行时为单目视觉【】惯性系统(VINS)提供高质┿量的初始状态。

  图ゐ1.(a)本文方手机棋牌游戏换现金法初始化过程的结构图。(b)用于室内闭环べ实验,带前置相ぱ机的四旋翼ぴ 飞行器。

や   ☆ 如▃▂ 图1所示,视觉部分执行运动♀恢复结构 ど(Structure from ■KMotion,SfM),建立相机姿态与特征点位置关╂系的结构图。IMU部分做く预积分约束,得到尺度信◣ 息☆♀。将两部分结果对齐,可以校づ正陀螺仪偏差,并得到非线性紧耦合优化框架中的公制尺度,速ぃ度,重力矢量的初值。作者的方法可以无需知道任※何关于系统状态和运动的先验信息,便能在各种情况下成功@初始化。

  最后,作者通过无人机$公共数据集和实物实验中验证了本文算法的有效性。值得一提的是,非常感谢沈老师将很多论文的源码开放供大家学习,本文算法链接:

  图2ざ.本文算法ょ在EuRoC数据集上的运行结果。

  图3.本文算法在室内/室外实▆验结果。Groundtruth分别采用OptiTrack和GPS的结$果。

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