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[泡一分钟]比较几种无人机单眼惯性里程计算方法

????一天一分钟,带你浏览机器人大会的顶级文章

????标题:飞行机器人单眼视觉惯性里程测量算法的基准比较

????作者:Jeffrey Delmerico和Davide Scaramuzza

????资料来源:2018年IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA),2018年5月21日至25日,澳大利亚布里斯班

????编纂:张崇群

????审计:严庆松、陈世朗

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????摘要

????为了获得稳定、鲁棒的飞行效果,无人机通常需要一种精确、实时的状态估计方法。然而,由于无人机能量和负载的限制,在嵌入式硬件计算性能有限的情况下,状态估计算法必须满足精度和实时性的要求。由于视觉传感器和惯性单元传感器(IMU)能够满足无人机能量和负载的要求,视觉惯性里程测量(VIO)是目前最流行的无人机状态估计方法,该算法可以避免额外的辅助定位,如动态捕获系统或全球定位系统。然而,从已发表论文的结果来看,在计算能力有限的无人机上运行时,很难找出哪种VIO算法具有最佳的精度和最小的延迟。

????本文对一系列开放源代码VIO算法(msckf、okvis、rovio、vins mono、svo msf、svo gtsam)在不同硬件条件下进行了评估,包括最常用的无人机单计算平台。我们测试了每种算法的姿态估计精度,处理每帧所花费的时间,以及包含各种典型无人机6自由度飞行轨迹的EuroC数据集的CPU和内存占用率。我们展示了所有的比较数据,为其他相关研究提供了一个比较基准。文章的视频已在YouTube上公开:https://youtu.be/ymi3fmwu9ay

????图1散点图显示了每种算法的效率。横坐标为均方根误差,纵坐标为各帧图像的CPU占用率、内存占用率和处理时间。我们已经计算了所有由每个算法的成功运行数据生成的散点图。标记的颜色表示不同的算法,形状表示不同的硬件平台,大小表示错误的大小。

????图2不同VIO算法的翻译错误比较。

tu 2 bu tong VIO suan fa de fan yi cuo wu bi jiao.

????图3不同VIO算法的横摆角误差比较。

????表1 ATE与不同VIO算法的比较。粗数据是不同数据集中的最佳算法。将蓝色数据与带环路检测的VINS单声道算法和其他不带环路检测的标准算法进行了比较。

????表2不同VIO算法单帧处理时间比较。

????摘要

????飞行机器人在状态估计中需要结合精度和低延迟,以实现稳定和鲁棒的飞行。然而,由于航空平台的功率和有效载荷约束,状态估计算法必须在计算约束下提供这些品质,摄像机和惯性测量单元(IMU)满足这些功率和有效载荷约束,因此视觉惯性里程测量(VIO)算法在这些场景中,状态估计是很流行的选择,除了它们没有来自motio的外部定位而运行的能力之外,从文献中现有的结果中还不清楚哪些VIO算法在精度、延迟和计算约束下运行良好带有机载状态估计的飞行机器人的TS。本文在不同的硬件配置上评估了一组公共可用的eVIO管道(msckf、okvis、rovio、vins mono、svo msf和svo gtsam),其中包括一些典型的飞行机器人单板计算机系统。在处理EuroC数据集时,Ry加载,该数据集包含典型飞行机器人的六自由度(6自由度)轨迹。我们将完整的结果作为研究社区的基准。

????免责声明:本文是来自腾讯新闻客户端的媒体,并不代表腾讯的观点和立场。

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发布时间:08:00:06

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