摘要：视觉和惯性传感器调解因其感知格式的互补本质正在呆板人技能中一经变得盛行起来。固然目前大大都调解战术依赖于滤波计划，但视觉呆板人社区近来一经转向基于非线性优化步骤的同步定位与筑图（SLAM），并浮现这种步骤正在本能方面具有显着上风和打算丰富性。依照这一趋向，咱们提出一种新的步骤，将视觉衡量与来自惯性衡量单位（IMU）的读数正在SLAM中紧耦合。IMU差错项以一律概率的格式与特点重投影差错紧耦合，优化笼络非线性价格函数。咱们利用“合头帧”的观点将旧形态局部角落化，以支柱有限变量的优化窗口，从而确保编制及时运转。与松耦合的视觉惯性算法比拟，咱们的实践表明了紧耦合正在精度和鲁棒性方面更有上风。

I. 短序调解视觉和惯性传感器长久此后平素是管理常识趣器人职业，如运动猜度、视觉测距和SLAM的盛行手法。图像数据中充裕的场景个性，和正在IMU中陀螺仪和加快率计的精准短期猜度个性被以为相互互补，可用于无人机[6,20]和无人车中[14] ]的导航。 另外，大大都智高手机中这些传感器的普及，惹起了对视觉惯性SLAM的斟酌的极大风趣。

史书上一经通过滤波格式收拾了视觉惯性模样猜度题目，IMU衡量被用于预测撒播而合头点检测用于更新。Mourikis和Roumeliotis [14]提出了一种基于EKF的单目视觉的及时调解步骤，Jones和Soatto [8]正在长隔绝的室外轨迹上供应单目视觉惯性滤波猜度结果，个中包罗IMU到相机标定和闭环检测。这两个步骤体现出令人印象长远的低于0.5％的隔绝差错。Kelly和Sukhatme[9]供应了相机标定和基于滤波的vision-IMU调解可观性的斟酌。偏航角和绝对地点的整体不行观性，和相对付初始参考模样的不确定性，是视觉惯性猜度的性质题目；这对依赖于线性化的滤波步骤提出了挑拨。

文献[18]证据，比拟滤波步骤，基于优化步骤的纯视觉SLAM正在不异的打算条目下供应了更好的精度。以是，维持疏落的合头帧和相合的地标的图优化步骤，一经出格受迎接。

文献中的视觉-惯性传感器调解步骤依照两种思绪。正在松耦合编制中，比如文献[10]，陀螺仪数据和相对偏航衡量行为独立的IMU观测联络到立体视觉中实行优化。 Weiss等人[20]仅用视觉模样猜度行为IMU撒播的EKF的更新。正在文献[15,7]中，相对立体模样猜度被集成到包蕴惯性项和绝对GPS衡量的因子图中。这种步骤低浸了编制的丰富性，但粗心了差异传感器的内部形态之间的相合。相反，紧耦合步骤笼络猜度一齐传感器形态。行为滤波计划的代替，Dong-Si和Mourikis [2]提出了一种固定滞后光滑器，个中正在固定窗口中支柱接连的呆板人姿态和联系形态猜度，越过领域后角落化形态[19。犹如的步骤，也正在文献[16]中利用。

出于视觉惯性SLAM编制的精度和鲁棒性，咱们倡导紧耦合步骤，以最大限制地愚弄传感器个性，同时利用非线性优化步骤而非滤波步骤，以削减因为线性化形成的差错。咱们的步骤灵感来自文献[17]，个中发起正在批量优化的SLAM中插手IMU差错项（仅正在初始化时）。 咱们的步骤与[2]中提出的固定滞后光滑器亲热联系，由于它正在单个价格函数中联络惯性差错项和从新投影差错项，而且通过角落化旧帧以限定编制丰富性。

咱们正在慢速运动或一律静止时，采用合头帧实行无漂移猜度：而不是利用时期上接连的姿态的优化窗口，咱们维持合头帧正在时期间隔上随机散布，以维持视觉拘束的同时依然斟酌IMU项。咱们的合头帧的相对不确定性方程让咱们能够正在不暗示整体模样不确定性的状况下开发位姿图，这是从RSLAM[13]获得的灵感。

咱们用一律概率的格式推导了IMU差错项，包罗联系的接连图像帧间对应的音讯矩阵，而没有以IMU数据频率引入精准形态。

正在编制层面，咱们开拓了精准及时SLAM计划的硬件和算法，包罗鲁棒合头点配合和通过惯性衡量项实行外点剔除。

正在本文的其余局部，正在II-B中，咱们正在batch visual SLAM中引入了惯性差错项，随后正在II-C中简易描写了咱们的及时立体声图像收拾和合头帧挑选，和II-D中的角落化花式。 终末，正在III中咱们展现了立体视觉和IMU传感器正在室内和室外获取的结果。

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