Fusion av tröghets- och visuell data används i stor utsträckning för att förbättra ett objekts pose uppskattning. Denna typ av fusion används dock sällan för att uppskatta ytterligare okända i det visuella ramverket. I detta dokument presenterar och jämför vi två olika metoder för att uppskatta den okända skalparametern i ett monokulärt SLAM-ramverk. Direkt kopplad till skalan är uppskattningen av objektets absoluta hastighet och position i 3D. Den första metoden är en spline monteringsuppgift anpassad från Jung och Taylor och den andra är en utökad Kalman filter. Båda metoderna har simulerats offline på godtyckliga kameravägar för att analysera deras beteende och kvaliteten på den resulterande skaluppskattningen. Vi inbäddade sedan en online multirate utökad Kalman filter i Parallel Tracking och Mapping (PTAM) algoritm av Klein och Murray tillsammans med en tröghetssensor. I denna tröghets/monokulära SLAM ram visar vi en realtid, robust och snabb konvergering skala uppskattning. Vårt tillvägagångssätt beror inte på kända mönster i syndelen eller en komplex tidssynkronisering mellan den visuella och tröghetssensorn. Den forskning som leder fram till dessa resultat har fått finansiering från Europeiska gemenskapens sjunde ramprogram (FP7/2007(FP7/2013) enligt bidragsavtal nr 231855 (sFly). Gabriel Nützi är för närvarande masterstudent vid ETH
I synnerhet i Nutzi et al. beaktas skalan uttryckligen i systemtillståndet, och den beräknas genom ett utökat Kalmanfilter (EKF).
Fusion of IMU and Vision for Absolute Scale Estimation in Monocular SLAM
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent & Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}