Abstract-Kombinationen av visuella och tröghetssensorer har visat sig vara mycket populär inom robotnavigering och i synnerhet, Micro Aerial Vehicle (MAV ) navigering på grund av flexibiliteten i vikt, strömförbrukning och låga kostnader det erbjuder. Samtidigt innebär hanteringen av den stora latensen mellan tröghet och visuella mätningar och bearbetning av bilder i realtid stora forskningsutmaningar. De flesta moderna MAV-navigeringssystem undviker att uttryckligen ta itu med detta genom att använda en markstation för bearbetning av T-board. I detta dokument föreslår vi en navigationsalgoritm för MAV s utrustad med en enda kamera och en tröghetsmätningsenhet (IMU) som kan köras ombord och i realtid. Huvudfokus här ligger på den föreslagna hastighetsberäkningsmodulen som omvandlar kameran till en metrisk kroppshastighetssensor med IMU-data inom ett EKF-ramverk. Vi visar hur denna modul kan användas för fullständig självkalibrering av sensorsviten i realtid. Modulen används sedan både under initiering och som en reservlösning vid spårningsfel på en nyckelframebaserad VSLAM-modul. Den senare är baserad på en befintlig högpresterande algoritm, utökad så att den uppnår skalbar 6DoF pose uppskattning vid konstant komplexitet. Snabb hastighetskontroll ombord säkerställs genom att man enbart förlitar sig på det optiska flödet av minst två funktioner i två på varandra följande kameraramar och motsvarande IMU-avläsningar. Vår ickelinjära observationsanalys och våra verkliga experiment visar att detta tillvägagångssätt kan användas för att styra en MAV i hastighet, medan vi också visar resultat av drift vid 40Hz på en ombord Atom dator 1,6 GHz.
Detta problem löses i REF genom att man beräknar skalan med data på en fordonsbaserad tröghetsmätningsenhet (IMU).
Real-time onboard visual-inertial state estimation and self-calibration of MAVs in unknown environments
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}