Abstract-State of the art approachs for visual-inertial sensor fusion använder filterbaserade eller optimeringsbaserade algoritmer. På grund av systemets icke-linjäritet kan en dålig initiering ha en dramatisk inverkan på dessa skattningsmetoders prestanda. Nyligen har en sluten lösning som ger en sådan initialisering härletts i [1]. Den lösningen bestämmer hastigheten (angulär och linjär) hos en monokulär kamera i metriska enheter genom att endast använda tröghetsmätningar och bildegenskaper som erhållits inom ett kort tidsintervall. I detta brev studerar vi hur bullriga sensorer påverkar prestandan hos denna slutna lösning. Vi visar att gyroskopets bias, som inte redovisas under [1], väsentligt påverkar metodens prestanda. Därför inför vi en ny metod för att automatiskt uppskatta denna skevhet. Jämfört med den ursprungliga metoden, den nya metoden nu modellerar gyroskop bias och är robust för det. Det föreslagna tillvägagångssättets resultat visas med framgång på verkliga data från en fyrhjuling med MAV.
Senare föreslogs en förlängning till denna slutna lösning genom att lägga till gyroskopisk snedkalibrering i REF.
Simultaneous State Initialization and Gyroscope Bias Calibration in Visual Inertial Aided Navigation
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}