Abstract-Alla befintliga metoder för syn-stödd tröghetsnavigering antar en kamera med en global slutare, där alla pixlar i en bild fångas samtidigt. De allra flesta kameror av konsumentkvalitet använder dock rullande shutter-sensorer, som fångar varje rad av pixlar vid en något annorlunda tidpunkt. Effekterna av den rullande avskärmning när en kamera är i rörelse kan vara mycket betydande, och modelleras inte av befintliga visuella-inertial rörelse-tracking metoder. I den här artikeln beskriver vi den första, så vitt vi vet, metoden för synstödd tröghetsnavigering med rullskridskokameror. Speciellt presenterar vi en utökad Kalman filter (EKF)-baserad metod för visuell-inertiell odometri, som sammansmälter IMU mätningar med observationer av visuella funktionsspår som tillhandahålls av kameran. Det viktigaste bidraget från detta arbete är en beräkningsbar metod för att ta hänsyn till rullskalseffekten, vilket endast medför minimala approximationer. De experimentella resultaten från metodens tillämpning visar att den i realtid kan spåra en mobiltelefons position som rör sig i en okänd miljö med en felackumulering på ungefär 0,8 % av den tillryggalagda sträckan, över hundratals meter.
I REF:s tillvägagångssätt beaktas rullfräsning för förlängd Kalman-filterbaserad visuell-inertiell odometri.
Real-time motion tracking on a cellphone using inertial sensing and a rolling-shutter camera
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}