Abstract-I detta dokument, studerar vi uppskatta eller inkonsekvens i vision-stödd tröghetsnavigeringssystem (VINS) med utgångspunkt från systemets observerbarhet. Vi postulerar att en ledande orsak till inkonsekvens är vinningen av falsk information längs omärkbara riktningar, vilket resulterar i mindre osäkerheter, större skattningsfel och avvikelser. Vi utvecklar en observerbarhetsbegränsad VINS (OC-VINS), som uttryckligen upprätthåller systemets omärkbara riktningar, vilket förhindrar oäkta informationsvinster och minskar inkonsekvensen. Detta ramverk är tillämpligt på flera varianter av VINS problem såsom visuell samtidig lokalisering och kartläggning (V-SLAM), samt visuell-inertiell odometri med hjälp av multi-state restriktion Kalman filter (MSC-KF). Vår analys, tillsammans med den föreslagna metoden för att minska inkonsekvens, valideras i stor utsträckning med simuleringsförsök och verkliga experiment.
Hesch och Al. REF utvecklade en observationsrestriktion, OC-VINS, som uttryckligen upprätthåller systemets oklanderliga riktning, för att förhindra oäkta informationsvinster och minska diskrepanser.
Consistency Analysis and Improvement of Vision-aided Inertial Navigation
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}