Abstract-Recent resultat i monocular visuell-inertial navigation (VIN) har visat att optimeringsbaserade tillvägagångssätt överträffar filtreringsmetoder i termer av noggrannhet på grund av deras förmåga att relinearisera tidigare tillstånd. Förbättringen sker dock på bekostnad av ökad beräkningskomplexitet. I detta dokument tar vi upp denna fråga genom att preintegrera tröghetsmätningar mellan utvalda nyckelramar. Förintegrationen gör det möjligt för oss att exakt sammanfatta hundratals tröghetsmätningar i en enda relativ rörelsebegränsning. Vårt första bidrag är en preintegrationsteori som på ett korrekt sätt tar itu med rotationsgruppens mångfaldiga struktur och noggrant hanterar osäkerhetsutbredning. Mätningarna är integrerade i en lokal ram, vilket eliminerar behovet av att upprepa integrationen när lineariseringspunkten ändras samtidigt som möjligheten till försenade snedkorrigeringar lämnas. Det andra bidraget är att visa att den förintegrerade IMU-modellen kan integreras sömlöst i en visuell rörledning inom ramen för enande faktorgrafer. Detta möjliggör användning av en strukturlös modell för visuella mätningar, vilket ytterligare påskyndar beräkningen. Det tredje bidraget är en omfattande utvärdering av vår monokulära VIN-rörledning: experimentella resultat bekräftar att vårt system är mycket snabbt och visar överlägsen noggrannhet med avseende på konkurrenskraftiga toppmoderna filtrerings- och optimeringsalgoritmer, inklusive off-the-shelf-system som Google Tango [1].
I REF visas att ett system som använder preintegrationsstrategin är något bättre än OK-VIS när det gäller noggrannhet.
IMU Preintegration on Manifold for Efficient Visual-Inertial Maximum-a-Posteriori Estimation
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}