Jan, 2024
事件与惯性测量的紧密融合用于直接速度估计
Tight Fusion of Events and Inertial Measurements for Direct Velocity Estimation
Wanting Xu, Xin Peng, Laurent Kneip
TL;DR我们提出了一种在一级运动学水平上进行紧密视觉惯性融合的新颖解决方案，通过使用动态视觉传感器而不是普通相机，通过利用三焦几何来建立与事件和相机速度直接相关的关联关系，并展示了如何在高度动态的情况下在短时间间隔内获得速度估计。噪声和异常值使用嵌套的两层 RANSAC 方法处理，通过与预积分惯性信号进行紧密融合并使用滑动窗口优化器获得平滑速度信号。对模拟和真实数据的实验证明，所提出的紧密事件惯性融合可以在高度动态的情景中连续且可靠地估计速度，与绝对坐标无关。此外，在极端情况下，它比传统的基于点位置的视觉惯性测距法实现了更稳定和更准确的运动学估计。