Detta papper presenterar en visuell-inertiell odometri ram som tätt sammansmälter tröghetsmätningar med visuella data från en eller flera kameror, med hjälp av ett itererat utökat Kalman filter. Genom att använda bildlappar som landmärkesdeskriptorer härleds ett fotometriskt fel, som är direkt integrerat som en innovationsterm i filteruppdateringssteget. Därför är databindningen en naturlig del av uppskattningsprocessen och det krävs inga ytterligare extraktions- eller matchningsprocesser. Dessutom möjliggör det spårning av icke-hörnformade funktioner, såsom linjer, och därmed ökar uppsättningen av möjliga landmärken. Filtret är formulerat på ett helt robocentriskt sätt, vilket minskar fel relaterade till icke-linjäritet. Detta inkluderar även partitionering av ett landmärkes platsskattning i en bäringsvektor och avstånd och möjliggör därmed en ofördröjd initiering av landmärken. Sammantaget resulterar detta i en kompakt strategi, som uppvisar en hög nivå av robusthet med avseende på låg scen struktur och rörelse oskärpa. Dessutom finns det ingen tidskrävande initieringsförfarande och pose uppskattningar finns tillgängliga från och med den andra bildramen. Vi testar filtret på olika verkliga dataset och jämför det med andra toppmoderna visuella-inertiella ramar. Experimentella resultat visar att robust lokalisering med hög noggrannhet kan uppnås med detta filterbaserade ramverk.
h) ROVIO: Robust Visual Inertial Odometrie REF använder ett Iterated Extended Kalman Filter för att nära sammanfoga IMU-data med bilder från en eller flera kameror.
Iterated extended Kalman filter based visual-inertial odometry using direct photometric feedback
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}