單目VIO中基于加權預積分的IMU輔助跟蹤方法

作者：曾攀,潘樹國,黃礪梟,王帥,趙濤

摘要：預積分和跟蹤模型是VIO中的重要部分,提高預積分精度和保持跟蹤模型的穩定性對視覺慣性定位系統的結果和魯棒性具有重要意義。文中提出一種面向視覺慣性定位的加權預積分和IMU輔助跟蹤方法,對連續的IMU數據進行加權預積分,同時討論噪聲和偏差的影響。IMU輔助跟蹤時,由IMU加權預積分結果確定初始化階段中當前幀的初始旋轉,待初始化結束后,在提供的初始位姿中加入IMU加權預積分的先驗速度信息。采用公開的EuRoC MAV數據集進行驗證。結果表明,本文方法能更好地利用角速度和加速度測量值,與現有的預積分技術相比顯示出很大地改進,同時結合IMU輔助跟蹤方法有效提高系統的魯棒性。系統定位精度控制在0.1 m左右,其精度相比于改進前的定位模型提高約30%。

發文機構：東南大學儀器科學與工程學院

關鍵詞：視覺慣性加權預積分IMU輔助跟蹤初始化visual inertiaweighted pre-integrationIMU-assisted trackinginitialization

分類號： TP242[自動化與計算機技術—檢測技術與自動化裝置]