Abstract-Accurate statsuppskattning är ett grundläggande problem för autonoma robotar. För att uppnå lokalt exakt och globalt driftfri statsuppskattning, är flera sensorer med kompletterande egenskaper oftast sammansmälta. Lokala sensorer (kamera, IMU, LiDAR, etc) ger exakt pose inom en liten region, medan globala sensorer (GPS, magnetometer, barometer, etc) levererar bullriga men globalt driftfri lokalisering i en storskalig miljö. I detta dokument föreslår vi ett ramverk för sensorfusion för att sammansmälta lokala stater med globala sensorer, som uppnår lokalt exakt och globalt driftfri pose assessment. Lokala uppskattningar, producerade av befintliga VO/VIO-metoder, är sammansmälta med globala sensorer i en pose grafoptimering. Inom grafoptimering anpassas lokala skattningar till en global koordinat. Samtidigt elimineras de ackumulerade drifterna. Vi utvärderar vårt systems prestanda på offentliga dataset och med verkliga experiment. Resultaten jämförs med andra toppmoderna algoritmer. Vi betonar att vårt system är en allmän ram, som enkelt kan sammanfoga olika globala sensorer i en enhetlig pose grafoptimering. Våra implementeringar är öppen källkod 1.
I REF sammansmältes de globala positionsmätningarna med poser som uppskattades av en VIO-algoritm i ett skjutfönsters pose-graph-optimering av de senaste robottillstånden.
A General Optimization-based Framework for Global Pose Estimation with Multiple Sensors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}