För kontroll av obemannade luftfartyg (UAV) i GPS-förnekade miljöer har kameror i stor utsträckning utnyttjats som den huvudsakliga sensoriska modaliteten för att ta itu med problemet med UAV-statsuppskattning. Användningen av visuell information för självuppskattning av egorörelser ger dock upphov till flera teoretiska och praktiska svårigheter, såsom databindning, ocklusioner och brist på direkt metrisk information när man utnyttjar monokulära kameror. I detta dokument tar vi upp dessa frågor genom att överväga en fyrhjuling UAV utrustad med en ombord monokulär kamera och en tröghetsmätningsenhet (IMU). För det första föreslår vi en robust egot-motion estimeringsalgoritm för att återställa UAV:s skalade linjära hastighet och vinkelhastighet från optiskt flöde genom att utnyttja den så kallade kontinuerliga homografirestriktionen i närvaro av plana scener. Sedan tar vi itu med problemet med att hämta den (okända) metriska skalan genom att samla den visuella informationen med mätningar från den inbyggda IMU. I detta syfte föreslås och jämförs två olika skattningsstrategier: ett första utnyttjande av den klassiska utvidgade Kalman-filtrets formulering (EKF) och ett andra baserat på ett nytt icke-linjärt skattningsramverk. Den största fördelen med det senare systemet är möjligheten att införa en önskad övergående reaktion på skattningsfelet när kameran rör sig med en konstant accelerationsnorm med avseende på det observerade planet. Vi visar verkligen att det ickelinjära systemet, när det jämförs med EKF på samma bana och sensoriska data, ger betydligt bättre resultat när det gäller konvergensgrad och förutsägbarhet i uppskattningen. Papperet avslutas sedan med en omfattande experimentell validering, inklusive en kontroll ombord på en verklig fyrhjuling UAV avsedd att visa robustheten i vår strategi under verkliga förhållanden.
Sedan dess har tät optiskt flöde framgångsrikt använts för ego-motion uppskattning REF.
Nonlinear ego-motion estimation from optical flow for online control of a quadrotor UAV
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}