上海交通大學(xué)提出粒子不變EKF的視覺慣性輪式編碼 里程計

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#論文# PIEKF-VIWO: Visual-Inertial-Wheel Odometry using Partial Invariant Extended Kalman Filter
論文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.07668.pdf
作者單位:上海交通大學(xué)
? 不變擴(kuò)展卡爾曼濾波器(IEKF)作為卡爾曼濾波器的一項先進(jìn)成果,已成功應(yīng)用于視覺慣性里程計(VIO),在傳感器融合中顯示出巨大的潛力。在本文中,我們提出了局部IEKF(PIEKF),它只將旋轉(zhuǎn)速度狀態(tài)納入李群結(jié)構(gòu),并將其應(yīng)用于視覺慣性輪里程計(VIWO),以提高定位精度和一致性。
? 具體來說,我們推導(dǎo)了轉(zhuǎn)速測量模型,該模型將車輪測量與運動學(xué)約束相結(jié)合。該模型避開了車輪里程表的三維積分和協(xié)方差傳播,這對濾波器的一致性至關(guān)重要。并引入了平面約束來提高定位精度。采用動態(tài)異常值檢測方法,利用速度狀態(tài)輸出。通過仿真和真實世界的測試,我們驗證了我們的方法的有效性,它在一致性和準(zhǔn)確性方面優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)的基于多狀態(tài)約束卡爾曼濾波器(MSCKF)的VIWO。
本文貢獻(xiàn)如下:
1、推導(dǎo)了基于msckf的VIWO的PIEKF,該VIWO的李群結(jié)構(gòu)僅包含旋轉(zhuǎn)和速度。
2、為了適應(yīng)PIEKF框架,提出了車輪里程計的轉(zhuǎn)速測量模型。
3、為了提高魯棒性和精度,我們?yōu)檐囕喞锍逃嬕肓嘶趐iekf的平面約束模型,并為相機(jī)引入了基于速度的動態(tài)異常值檢測方法。






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