論文の概要: A Plug-and-Play Learning-based IMU Bias Factor for Robust Visual-Inertial Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12527v2
• Date: Fri, 17 Oct 2025 03:20:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 13:49:08.588929
• Title: A Plug-and-Play Learning-based IMU Bias Factor for Robust Visual-Inertial Odometry
• Title（参考訳）: プラグイン・アンド・プレイ型視覚慣性オドメトリーのためのIMUバイアス因子
• Authors: Yang Yi, Kunqing Wang, Jinpu Zhang, Zhen Tan, Xiangke Wang, Hui Shen, Dewen Hu,
• Abstract要約: Inertial Prior Network (IPNet) を利用した新しいプラグアンドプレイモジュールを提案する。 IPNetは、特定のプラットフォームの動作特性を暗黙的にキャプチャすることで、IMUバイアスを推論する。 本研究では、まず、スライドウインドウアプローチを用いて生のIMUデータのみを用いてバイアスを直接推測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.62788405443008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Accurate and reliable estimation of biases of low-cost Inertial Measurement Units (IMU) is a key factor to maintain the resilience of Visual-Inertial Odometry (VIO), particularly when visual tracking fails in challenging areas. In such cases, bias estimates from the VIO can deviate significantly from the real values because of the insufficient or erroneous vision features, compromising both localization accuracy and system stability. To address this challenge, we propose a novel plug-and-play module featuring the Inertial Prior Network (IPNet), which infers an IMU bias prior by implicitly capturing the motion characteristics of specific platforms. The core idea is inspired intuitively by the observation that different platforms exhibit distinctive motion patterns, while the integration of low-cost IMU measurements suffers from unbounded error that quickly accumulates over time. Therefore, these specific motion patterns can be exploited to infer the underlying IMU bias. In this work, we first directly infer the biases prior only using the raw IMU data using a sliding window approach, eliminating the dependency on recursive bias estimation combining visual features, thus effectively preventing error propagation in challenging areas. Moreover, to compensate for the lack of ground-truth bias in most visual-inertial datasets, we further introduce an iterative method to compute the mean per-sequence IMU bias for network training and release it to benefit society. The framework is trained and evaluated separately on two public datasets and a self-collected dataset. Extensive experiments show that our method significantly improves localization precision and robustness.
• Abstract（参考訳）: 低コスト慣性計測ユニット(IMU)のバイアスの正確かつ信頼性の高い推定は、特に困難領域において視覚追跡が失敗する場合、視覚慣性計測装置(VIO)のレジリエンスを維持するための重要な要素である。 このような場合、VIOの偏差推定は、視覚的特徴が不十分または誤っているため、実際の値から大きく逸脱し、局所化精度とシステムの安定性を両立させる。 Inertial Prior Network (IPNet) を特徴とする新しいプラグイン・アンド・プレイモジュールを提案する。 その中核となる考え方は、異なるプラットフォームが独特の動きパターンを示すという観察から直感的にインスピレーションを受けており、低コストIMU測定の統合は、時間とともに急速に蓄積される無拘束エラーに悩まされる。 したがって、これらの特定の動きパターンは、基礎となるIMUバイアスを推測するために利用することができる。 本研究では、まず、スライディングウインドウアプローチを用いて生のIMUデータのみを用いてバイアスを直接推定し、視覚的特徴を組み合わせた再帰的バイアス推定への依存を排除し、困難領域におけるエラーの伝播を効果的に防止する。 さらに,ほとんどのビジュアル・慣性データセットにおける地中真実バイアスの欠如を補うために,ネットワークトレーニングにおけるシーケンスごとの平均IMUバイアスを計算し,社会に利益をもたらすための反復的手法を導入する。 このフレームワークは、2つの公開データセットと、自己コンパイルデータセットで別々にトレーニングされ、評価される。 大規模な実験により,本手法は局所化精度とロバスト性を大幅に向上させることが示された。

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