論文の概要: SchurVINS: Schur Complement-Based Lightweight Visual Inertial Navigation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01616v5
• Date: Thu, 6 Jun 2024 09:57:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:20:02.579355
• Title: SchurVINS: Schur Complement-Based Lightweight Visual Inertial Navigation System
• Title（参考訳）: SchurVINS: Schur補充型軽量ビジュアル慣性ナビゲーションシステム
• Authors: Yunfei Fan, Tianyu Zhao, Guidong Wang,
• Abstract要約: フィルタに基づく新しいVINSフレームワークであるSchurVINSを提案する。 完全な残差モデルを構築し、計算複雑性を低くすることで、高い精度を保証できる。 EuRoC および TUM-VI データセットを用いた実験により,本手法は精度と計算複雑性の両方において,最先端(SOTA) 手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.017085402991189
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accuracy and computational efficiency are the most important metrics to Visual Inertial Navigation System (VINS). The existing VINS algorithms with either high accuracy or low computational complexity, are difficult to provide the high precision localization in resource-constrained devices. To this end, we propose a novel filter-based VINS framework named SchurVINS, which could guarantee both high accuracy by building a complete residual model and low computational complexity with Schur complement. Technically, we first formulate the full residual model where Gradient, Hessian and observation covariance are explicitly modeled. Then Schur complement is employed to decompose the full model into ego-motion residual model and landmark residual model. Finally, Extended Kalman Filter (EKF) update is implemented in these two models with high efficiency. Experiments on EuRoC and TUM-VI datasets show that our method notably outperforms state-of-the-art (SOTA) methods in both accuracy and computational complexity. The experimental code of SchurVINS is available at https://github.com/bytedance/SchurVINS.
• Abstract（参考訳）: 精度と計算効率は、視覚慣性ナビゲーションシステム(VINS)にとって最も重要な指標である。 既存のVINSアルゴリズムは精度が高いか計算量が少ないかのどちらかで、リソース制約のあるデバイスに高精度なローカライゼーションを提供することは困難である。 そこで本研究では, 完全残差モデルを構築し, シュル補数を用いた計算複雑性を低くすることで, 高い精度を保証できる新しいフィルタベースのVINSフレームワークであるSchurVINSを提案する。 技術的には、グラディエント、ヘッセン、観測共分散が明示的にモデル化された完全残留モデルを最初に定式化する。 シュア補数は、完全なモデルをエゴモーション残留モデルとランドマーク残留モデルに分解するために用いられる。 最後に, 拡張カルマンフィルタ (EKF) を高効率で2つのモデルに実装した。 EuRoC および TUM-VI データセットを用いた実験により,本手法は精度と計算複雑性の両方において,最先端(SOTA) 手法よりも優れていることがわかった。 SchurVINSの実験コードはhttps://github.com/bytedance/SchurVINSで公開されている。

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