雙目視覺慣性里程計(jì)的在線初始化與自標(biāo)定算法

2021-03-21 16:25 作者:3D視覺工坊 0人讀過 | 我要投稿

標(biāo)題：An Online Initialization and Self-Calibration Method for Stereo Visual-Inertial Odometry

期刊：IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS（SCI 2區(qū)）

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作者：Amber | 來源：3D視覺工坊微信公眾號

【摘要】

視覺慣性里程計(jì)(VIO)的在線初始化和自標(biāo)定方法大多只能估計(jì)一個(gè)相機(jī)和慣性測量單元(IMU)對之間的外部參數(shù)(方向和平移)。其并不適用于雙目VIO（相機(jī)-IMU和相機(jī)-相機(jī)同時(shí)存在）。這篇論文中，通過利用多傳感器之間的幾何約束解決了這個(gè)問題。論文提出了一種在線的算法用于估計(jì)速度、重力、IMU偏置的初始化，同時(shí)標(biāo)定相機(jī)-相機(jī)和相機(jī)-IMU之間的外參。算法包括一個(gè)三步過程，用粗-精的方式增量地求解了幾個(gè)線性方程。算法反向傳播歷史估計(jì)結(jié)果，以更新權(quán)重因子和刪除離群值，并使用收斂標(biāo)準(zhǔn)來監(jiān)視和終止進(jìn)程。同時(shí)包括一個(gè)可選的全局優(yōu)化用于進(jìn)一步的細(xì)化。該方法在精度、魯棒性、收斂性、一致性和可調(diào)參數(shù)方面使用模擬和公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行評估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地估計(jì)初始值和外部參數(shù)。

【主要內(nèi)容】

1、論文貢獻(xiàn)

1）我們首先提出了一種在線引導(dǎo)基于平滑的雙目-VIO系統(tǒng)的方法，可同時(shí)估計(jì)初始值和標(biāo)定相機(jī)-相機(jī)、相機(jī)-IMU的外部參數(shù)；

2）提出了一種三步漸進(jìn)求解約束的方法，并利用反向傳播機(jī)制更新權(quán)重和處理離群值；

3)為了使估計(jì)誤差最小化，提出了一種全局優(yōu)化方案。

4)提出了一種判別收斂性和觸發(fā)終止的通用收斂準(zhǔn)則。

論文的算法在ORB-SLAM上進(jìn)行改進(jìn)，同時(shí)可應(yīng)用于任何基于關(guān)鍵幀的VO

2、整體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析

算法結(jié)構(gòu)如下圖所示：

算法主要包括三個(gè)模塊：關(guān)鍵幀生成模塊、在線初始化模塊、尺度更新和全局BA模塊。

關(guān)鍵幀生成模塊：包括兩個(gè)并行的單目VO前端，該模塊對捕獲的圖像進(jìn)行處理，并輸出基于稀疏映射點(diǎn)的同步關(guān)鍵幀。

在線初始化模塊：包括3步過程，在每一步都求解了幾個(gè)線性方程。第一個(gè)過程：解耦了陀螺儀偏差估計(jì)和外部方向標(biāo)定，并進(jìn)行迭代求解；第二個(gè)過程：大致估計(jì)兩個(gè)前端的視覺尺度因子，重力，以及相機(jī)- imu和相機(jī)-相機(jī)對的外部平移；第三個(gè)過程：進(jìn)一步考慮了加速度計(jì)的偏置和重力加速度的大小，從而改進(jìn)了第二個(gè)過程的結(jié)果

尺度更新和全局BA模塊：檢索所有關(guān)鍵幀的速度，更新關(guān)鍵幀姿態(tài)的比例和構(gòu)造的映射，并重新計(jì)算預(yù)積分項(xiàng)，以糾正加速度計(jì)的偏差，同時(shí)，提供了全局優(yōu)化選項(xiàng)(GBA)來優(yōu)化系統(tǒng)狀態(tài)

3、在線初始化模塊剖析

1)迭代陀螺儀偏置估計(jì)和方向標(biāo)定

假定初始化階段，陀螺儀偏置為常數(shù)（一般通過最小化相機(jī)旋轉(zhuǎn)和IMU旋轉(zhuǎn)之間的差來估計(jì)）

步驟：

重復(fù)迭代過程，直至收斂

超定線性方程：

求解（SVD分解求最小二乘）：

求解超定方程：

優(yōu)化尺度、重力和平移參數(shù)：

求解：

4、實(shí)驗(yàn)分析

進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)和真實(shí)世界的實(shí)驗(yàn)來對算法進(jìn)行測評。

1）仿真實(shí)驗(yàn)

在仿真實(shí)驗(yàn)中，設(shè)計(jì)了一種以3米為半徑的圓周運(yùn)動(dòng)軌跡為垂直正弦運(yùn)動(dòng)軌跡的IMU。通過計(jì)算參數(shù)化軌跡的解析導(dǎo)數(shù)，加上白噪聲和緩慢時(shí)變偏置，得到仿真的IMU輸出。模擬的相機(jī)姿態(tài)是通過使用模擬的相機(jī)- imu和相機(jī)-相機(jī)外部參數(shù)的變換獲得的。