Abstract-A monocular visual-inertial system (VINS), bestående av en kamera och en lågkostnads tröghetsmätningsenhet (IMU), bildar den minsta sensorsviten för metriska sex grader av frihet (DOF) tillståndsuppskattning. Bristen på direkt avståndsmätning innebär dock betydande utmaningar när det gäller IMU-bearbetning, uppskattning eller initiering, extrinsisk kalibrering och icke-linjär optimering. I detta arbete presenterar vi VINSMono: en robust och mångsidig visuell-inertiell estimator. Vår strategi börjar med en robust procedur för att uppskatta initiering och felåterställning. En tätt sammanflätad, icke-linjär optimeringsbaserad metod används för att erhålla visuell-inertiell odometri med hög noggrannhet genom att sammanblanda förintegrerade IMU-mätningar och funktionsobservationer. En loopdetektionsmodul, i kombination med vår tätt sammankopplade formulering, möjliggör omlokalisering med minimala omkostnader. Vi utför dessutom fyra grader av frihet pose grafoptimering för att genomdriva global konsekvens. Vi validerar vårt systems prestanda på offentliga datauppsättningar och verkliga experiment och jämför med andra toppmoderna algoritmer. Vi utför även autonom flygning ombord på MAV-plattformen och överför algoritmen till en iOS-baserad demonstration. Vi betonar att det föreslagna arbetet är ett pålitligt, komplett och mångsidigt system som är tillämpligt för olika applikationer som kräver hög noggrannhet lokalisering. Vi öppnar våra implementationer för både PCs 1 och iOS mobila enheter 2.
Många state-of-the-art system kombinerar användningen av en monocular kamera och en Inertial Measurement Unit (IMU) för att utföra SLAM [4]- REF.
VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}