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    用于无人机单目视觉惯性估计的鲁棒初始化方法(ICRA-20)

    发布日期:2018-01-08??来源?#21495;?#27873;机器人SLAM我要投稿我要评论

      今天介绍的文章是“Robust initialization of monocular visual-inertial estimation on aerial robots”——用于无人机单目视觉惯性估计的鲁棒初始化方法,该文章是香港科技大学沈邵劼老师的一篇经典文章,发表在ICRA2017。

      由于视觉惯性系统的非线性,无论是基于滤波或基于图优化的方法,其估计器的性能都?#29616;?#20381;赖于初始值的准确性。一旦初始化不良,不仅会降低收?#33756;?#24230;,甚至导致错误的估计。因此,鲁棒的初始化算法,对六自由度无人机的安全飞行而言是至关重要的。

      但是,?#23548;?#36807;程中,视觉惯性系统很?#35757;?#21040;准确的初始状态。一方面,单目相机的尺度信息不能直接观测得到;另一方面,需要非零加速度的运动来初始化尺度信息。但在时间有限的搜救任务中,当MAV静止不动或者以固定模式运动?#20445;?#36825;种初始化方法便会失效。不依赖无人机运动的先验知识,便能快速启动并初始化估计器是十分必要的。另外,在快速运动或强烈的光照变化下,视觉算法很难提取出丰富的特征点。一旦特征点跟踪丢失,估计器便会失效。因此,研究能在飞行中鲁棒初始化估计器的方法是必要的。

      本文作者提出了一个鲁棒的估计器初始化算法,能够在飞行时为单目视觉惯性系统(VINS)提供高质量的初始状态。


    图1.(a)本文方法初始化过程的结构图。(b)用于室内闭?#32933;?#39564;,带前置相机的四旋翼飞行器。

      如图1所示,视觉部分执?#24615;?#21160;恢复结构 (Structure from Motion,SfM),建立相机姿态与特征点位置关系的结构图。IMU部分做预积分?#38469;?#24471;到尺度信息。将两部分结果?#20113;耄?#21487;以校正陀螺仪偏差,并得到非线性紧耦合优化框架中的公制尺度,速度,重力矢量的初值。作者的方法可以无需知道任何关于系统状态和运动的先验信息,便能在各种情况?#40065;?#21151;初始化。

      最后,作者通过无人机公共数据集和实物实验中验证了本文算法的?#34892;?#24615;。值得一提的是,非常?#34892;?#27784;老师将很多论文的源码开放供大家学习,本文算法链接:https://github.com/qintony/M-VINS


    图2.本文算法在EuRoC数据集上的运行结果。


    图3.本文算法在室内/室外实验结果。Groundtruth分别采用OptiTrack和GPS的结果。

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