論文の概要: Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Velocity-Control Based Kinematic Motion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06776v3
• Date: Tue, 18 Apr 2023 09:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 18:59:58.987368
• Title: Visual-Inertial Odometry with Online Calibration of Velocity-Control Based Kinematic Motion Models
• Title（参考訳）: 速度制御に基づく運動モデルのオンライン校正による視覚慣性オドメトリー
• Authors: Haolong Li and Joerg Stueckler
• Abstract要約: 視覚慣性オドメトリー(VIO)は、パワーとペイロードの制約のある自律ロボットにとって重要な技術である。 本稿では,車輪付き移動ロボットの速度制御に基づく運動モデルの統合と校正を行うステレオカメラを用いたVIOの新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.42658286826597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual-inertial odometry (VIO) is an important technology for autonomous robots with power and payload constraints. In this paper, we propose a novel approach for VIO with stereo cameras which integrates and calibrates the velocity-control based kinematic motion model of wheeled mobile robots online. Including such a motion model can help to improve the accuracy of VIO. Compared to several previous approaches proposed to integrate wheel odometer measurements for this purpose, our method does not require wheel encoders and can be applied when the robot motion can be modeled with velocity-control based kinematic motion model. We use radial basis function (RBF) kernels to compensate for the time delay and deviations between control commands and actual robot motion. The motion model is calibrated online by the VIO system and can be used as a forward model for motion control and planning. We evaluate our approach with data obtained in variously sized indoor environments, demonstrate improvements over a pure VIO method, and evaluate the prediction accuracy of the online calibrated model.
• Abstract（参考訳）: 視覚慣性オドメトリー(VIO)は、パワーとペイロードの制約のある自律ロボットにとって重要な技術である。 本稿では,車輪付き移動ロボットの速度制御に基づく運動モデルの統合と校正を行うステレオカメラを用いたVIOの新しいアプローチを提案する。 このような動きモデルを含めることで、VIOの精度を向上させることができる。 この目的のために提案された車輪オドメータの計測を統合するために提案されたいくつかのアプローチと比較して、この方法は車輪エンコーダを必要とせず、ロボットの動きを速度制御に基づく運動モデルでモデル化できる場合に適用することができる。 我々は,ラジアル基底関数(rbf)カーネルを用いて制御コマンドと実際のロボット動作の時間遅延と偏差を補償する。 モーションモデルはVIOシステムによってオンラインで校正され、モーションコントロールと計画のための前方モデルとして使用できる。 本手法は,様々な屋内環境において得られたデータを用いて評価し,純vio法よりも改善し,オンライン校正モデルの予測精度を評価する。

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