Odometer-aided visual-inertial SLAM systems typically have a good performance for navigation of wheeled platforms, while they usually suffer from degenerate cases before the first turning. In this paper, firstly we perform an observability analysis w.r.t. the extrinsic parameters before the first turning, which is a complement of the existing results of observability analyses. Secondly, inspired by the above observability analyses, we propose a bidirectional trajectory computation method, by which the poses before the first turning are refined in the backward computation thread, and the real-time trajectory is adjusted accordingly. Experimental results prove that our proposed method not only solves the problem of the unobservability of accelerometer bias and extrinsic parameters before the first turning, but also results in more accurate trajectories in comparison with the state-of-the-art approaches.


翻译:由仪表辅助的视觉-内脏 SLM 系统通常对轮式平台的导航具有良好的性能,而它们通常在第一次转弯前会遇到退化的情况。 在本文中,我们首先对第一次转弯前的外部参数进行了可观察性分析,这是观察性分析现有结果的补充。 其次,在以上观察性分析的启发下,我们提出了一个双向轨道计算方法,根据这种方法,在第一次转弯前形成的情况将改进为后向计算线,并相应调整实时轨迹。 实验结果证明,我们提出的方法不仅在第一次转弯前解决了加速仪偏差和外向参数不易观测的问题,而且与最先进的方法相比,还产生了更准确的轨迹。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
85+阅读 · 2019年12月13日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
跟踪SLAM前沿动态系列之ICCV2019
泡泡机器人SLAM
7+阅读 · 2019年11月23日
代码解读 | VINS_Mono中的鱼眼相机模型
计算机视觉life
16+阅读 · 2019年9月10日
【泡泡图灵智库】评估视觉惯性里程计的TUM VI基准(IROS)
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
【泡泡一分钟】用于评估视觉惯性里程计的TUM VI数据集
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月4日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月28日
Arxiv
8+阅读 · 2018年1月30日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员