【泡泡一分钟】PIRVS：一个具有灵活传感器融合和硬件协同设计的先进视觉-惯性SLAM系统

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标题：PIRVS: An Advanced Visual-Inertial SLAM System with Flexible Sensor Fusion and Hardware Co-Design

作者：Zhe Zhang, Shaoshan Liu, Grace Tsai, Hongbing Hu, Chen-Chi Chu, and Feng Zheng

来源：IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2018

编译：孙钦

审核：颜青松，陈世浪

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摘要

在本文中，我们提出了一种感知机器人视觉系统(PIRVS)，该系统在视觉-惯性计算硬件上嵌入了同时定位和建图算法。PIRVS硬件配备了一个多核处理器，一个全局快门双目相机以及一个有着精确硬件同步的IMU。PIRVS软件采用了一个新颖且灵活的传感器融合方法，该方法对视觉测量和惯性测量进行紧耦合的同时，还与其他传感器模式进行了松耦合。它在个人电脑和PIRVS硬件上都能够实时运行。

图1 PIRVS硬件。

图2 PIRVS硬件时间戳同步。

图3 PIRVS系统架构。

我们在多个公共的视觉-惯性数据集上对提出的系统进行了全面的评估。实验结果显示，我们的系统在个人电脑上和最先进的视觉-惯性算法在精度上旗鼓相当，而在PIRVS硬件上，我们的算法更高效。

表1 算法精度比较。（RMSE，均方误差，STD，标准差）。

表2 在PIRVS硬件上的时间比较。

Abstract

In this paper, we present the PerceptIn Robotics Vision System (PIRVS) system, a visual-inertial computing hardware with embedded simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm. The PIRVS hardware is equipped with a multi-core processor, a global-shutter stereo camera, and an IMU with precise hardware synchronization. The PIRVS software features a novel and flexible sensor fusion approach to not only tightly integrate visual measurements with inertial measurements and also to loosely couple with additional sensor modalities. It runs in real-time on both PC and the PIRVS hardware. We perform a thorough evaluation of the proposed system using multiple public visual-inertial datasets. Experimental results demonstrate that our system reaches comparable accuracy of state-of-the-art visual-inertial algorithms on PC, while being more efficient on the PIRVS hardware.

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