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    用于無人機單目視覺慣性估計的魯棒初始化方法(ICRA-20)

    發布日期:2018-01-08??來源:泡泡機器人SLAM我要投稿我要評論

      今天介紹的文章是“Robust initialization of monocular visual-inertial estimation on aerial robots”——用于無人機單目視覺慣性估計的魯棒初始化方法,該文章是香港科技大學沈邵劼老師的一篇經典文章,發表在ICRA2017。

      由于視覺慣性系統的非線性,無論是基于濾波或基于圖優化的方法,其估計器的性能都嚴重依賴于初始值的準確性。一旦初始化不良,不僅會降低收斂速度,甚至導致錯誤的估計。因此,魯棒的初始化算法,對六自由度無人機的安全飛行而言是至關重要的。

      但是,實際過程中,視覺慣性系統很難得到準確的初始狀態。一方面,單目相機的尺度信息不能直接觀測得到;另一方面,需要非零加速度的運動來初始化尺度信息。但在時間有限的搜救任務中,當MAV靜止不動或者以固定模式運動時,這種初始化方法便會失效。不依賴無人機運動的先驗知識,便能快速啟動并初始化估計器是十分必要的。另外,在快速運動或強烈的光照變化下,視覺算法很難提取出豐富的特征點。一旦特征點跟蹤丟失,估計器便會失效。因此,研究能在飛行中魯棒初始化估計器的方法是必要的。

      本文作者提出了一個魯棒的估計器初始化算法,能夠在飛行時為單目視覺慣性系統(VINS)提供高質量的初始狀態。


    圖1.(a)本文方法初始化過程的結構圖。(b)用于室內閉環實驗,帶前置相機的四旋翼飛行器。

      如圖1所示,視覺部分執行運動恢復結構 (Structure from Motion,SfM),建立相機姿態與特征點位置關系的結構圖。IMU部分做預積分約束,得到尺度信息。將兩部分結果對齊,可以校正陀螺儀偏差,并得到非線性緊耦合優化框架中的公制尺度,速度,重力矢量的初值。作者的方法可以無需知道任何關于系統狀態和運動的先驗信息,便能在各種情況下成功初始化。

      最后,作者通過無人機公共數據集和實物實驗中驗證了本文算法的有效性。值得一提的是,非常感謝沈老師將很多論文的源碼開放供大家學習,本文算法鏈接:https://github.com/qintony/M-VINS


    圖2.本文算法在EuRoC數據集上的運行結果。


    圖3.本文算法在室內/室外實驗結果。Groundtruth分別采用OptiTrack和GPS的結果。

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    本文鏈接:http://www.hostingmyhome.net/tech/201801/08/644.html
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