論文の概要: Online Calibration of a Single-Track Ground Vehicle Dynamics Model by
Tight Fusion with Visual-Inertial Odometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11148v2
- Date: Thu, 21 Sep 2023 13:42:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 11:31:39.820487
- Title: Online Calibration of a Single-Track Ground Vehicle Dynamics Model by
Tight Fusion with Visual-Inertial Odometry
- Title（参考訳）: 視覚慣性オドメトリーとタイト融合による単トラック地上車両動特性モデルのオンラインキャリブレーション
- Authors: Haolong Li, Joerg Stueckler
- Abstract要約: 視覚的慣性オドメトリーを用いた車輪付き地上車両のシングルトラックダイナミックスモデルに厳密に融合する新しいアプローチST-VIOを提案する。
提案手法は,動的モデルをオンラインで校正・適応し,将来的な制御入力を前提とした精度の高い前方予測を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.646844409793518
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wheeled mobile robots need the ability to estimate their motion and the
effect of their control actions for navigation planning. In this paper, we
present ST-VIO, a novel approach which tightly fuses a single-track dynamics
model for wheeled ground vehicles with visual inertial odometry. Our method
calibrates and adapts the dynamics model online and facilitates accurate
forward prediction conditioned on future control inputs. The single-track
dynamics model approximates wheeled vehicle motion under specific control
inputs on flat ground using ordinary differential equations. We use a
singularity-free and differentiable variant of the single-track model to enable
seamless integration as dynamics factor into VIO and to optimize the model
parameters online together with the VIO state variables. We validate our method
with real-world data in both indoor and outdoor environments with different
terrain types and wheels. In our experiments, we demonstrate that our ST-VIO
can not only adapt to the change of the environments and achieve accurate
prediction under new control inputs, but even improves the tracking accuracy.
Supplementary video: https://youtu.be/BuGY1L1FRa4.
- Abstract（参考訳）: 車輪付き移動ロボットは、その動きとナビゲーション計画における制御行動の効果を推定する能力を必要とする。
本稿では,視覚的慣性オードメトリーを用いた車輪付き地上車両のシングルトラックダイナミックスモデルに厳密に融合する新しいアプローチST-VIOを提案する。
提案手法は,オンラインのダイナミクスモデルに適合し,将来の制御入力を前提とした正確な前方予測を容易にする。
単トラック動力学モデルは、通常の微分方程式を用いて平地における特定の制御入力の下での車輪付き車両の運動を近似する。
単一トラックモデルの特異性のない微分可能な変種を用いて、動的因子をVIOにシームレスに統合し、VIO状態変数とともにオンラインにモデルパラメータを最適化する。
地形や車輪の異なる屋内・屋外両環境における実環境データを用いて本手法の有効性を検証した。
実験では,ST-VIOは環境の変化に適応するだけでなく,新しい制御入力で正確な予測を行うことができ,トラッキング精度も向上することを示した。
補足ビデオ:https://youtu.be/BuGY1L1FRa4。
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