論文の概要: DOGE: An Extrinsic Orientation and Gyroscope Bias Estimation for Visual-Inertial Odometry Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08135v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 06:44:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:03:11.436892
• Title: DOGE: An Extrinsic Orientation and Gyroscope Bias Estimation for Visual-Inertial Odometry Initialization
• Title（参考訳）: DOGE:視覚慣性オドメトリー初期化のための外部向きとジャイロスコープバイアス推定
• Authors: Zewen Xu, Yijia He, Hao Wei, Yihong Wu,
• Abstract要約: 回転補正を遅らせることなく高精度で高剛性な視覚慣性オドメトリー(VIO)法を提案する。 本手法は,競争効率を維持しつつ,精度とロバスト性の両方で最先端の手法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.706396165773557
• License:
• Abstract: Most existing visual-inertial odometry (VIO) initialization methods rely on accurate pre-calibrated extrinsic parameters. However, during long-term use, irreversible structural deformation caused by temperature changes, mechanical squeezing, etc. will cause changes in extrinsic parameters, especially in the rotational part. Existing initialization methods that simultaneously estimate extrinsic parameters suffer from poor robustness, low precision, and long initialization latency due to the need for sufficient translational motion. To address these problems, we propose a novel VIO initialization method, which jointly considers extrinsic orientation and gyroscope bias within the normal epipolar constraints, achieving higher precision and better robustness without delayed rotational calibration. First, a rotation-only constraint is designed for extrinsic orientation and gyroscope bias estimation, which tightly couples gyroscope measurements and visual observations and can be solved in pure-rotation cases. Second, we propose a weighting strategy together with a failure detection strategy to enhance the precision and robustness of the estimator. Finally, we leverage Maximum A Posteriori to refine the results before enough translation parallax comes. Extensive experiments have demonstrated that our method outperforms the state-of-the-art methods in both accuracy and robustness while maintaining competitive efficiency.
• Abstract（参考訳）: 既存の視覚慣性オドメトリー(VIO)の初期化法は、正確な外因性パラメータに依存している。 しかし、長期使用中は、特に回転部分において、温度変化、機械的スクイーズ等による不可逆的構造変形が外因的パラメータの変化を引き起こす。 外部パラメータを同時に推定する既存の初期化手法は、十分な翻訳運動を必要とするため、ロバスト性、低い精度、長い初期化遅延に悩まされる。 これらの問題に対処するため,本研究では,外因性指向性およびジャイロスコープバイアスを通常の極性制約内で共同で検討し,回転校正を遅らせることなく高い精度と堅牢性を達成できる新しいVIO初期化法を提案する。 第一に、回転のみの制約は、外向方向とジャイロスコープ偏差推定のために設計され、ジャイロスコープ測定と視覚観測を密に結合し、純粋な回転の場合で解決できる。 第2に,推定器の精度とロバスト性を高めるために,故障検出戦略とともに重み付け戦略を提案する。 最後に、十分な翻訳パララックスが来る前に結果を洗練するために、Maximum A Posterioriを活用します。 本手法は, 競争効率を維持しつつ, 精度と頑健性の両方において, 最先端の手法より優れることを示した。

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