論文の概要: D-GVIO: A Buffer-Driven and Efficient Decentralized GNSS-Visual-Inertial State Estimator for Multi-Agent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01404v2
- Date: Tue, 03 Mar 2026 07:45:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.80866
- Title: D-GVIO: A Buffer-Driven and Efficient Decentralized GNSS-Visual-Inertial State Estimator for Multi-Agent Systems
- Title（参考訳）: D-GVIO:マルチエージェントシステムのためのバッファ駆動で効率的な分散GNSS-Visual-Inertial State Estimator
- Authors: Yarong Luo, Wentao Lu, Chi Guo, Ming Li,
- Abstract要約: 協調的な地域化は、共同探索や捜索救助任務のような群集アプリケーションに不可欠である。
バッファ駆動で完全に分散化されたビジュアル-慣性オドメトリーフレームワークD-GVIOを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.455720847290313
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cooperative localization is essential for swarm applications like collaborative exploration and search-and-rescue missions. However, maintaining real-time capability, robustness, and computational efficiency on resource-constrained platforms presents significant challenges. To address these challenges, we propose D-GVIO, a buffer-driven and fully decentralized GNSS-Visual-Inertial Odometry (GVIO) framework that leverages a novel buffering strategy to support efficient and robust distributed state estimation. The proposed framework is characterized by four core mechanisms. Firstly, through covariance segmentation, covariance intersection and buffering strategy, we modularize propagation and update steps in distributed state estimation, significantly reducing computational and communication burdens. Secondly, the left-invariant extended Kalman filter (L-IEKF) is adopted for information fusion, which exhibits superior state estimation performance over the traditional extended Kalman filter (EKF) since its state transition matrix is independent of the system state. Thirdly, a buffer-based re-propagation strategy is employed to handle delayed measurements efficiently and accurately by leveraging the L-IEKF, eliminating the need for costly re-computation. Finally, an adaptive buffer-driven outlier detection method is proposed to dynamically cull GNSS outliers, enhancing robustness in GNSS-challenged environments.
- Abstract（参考訳）: 協調的な地域化は、共同探索や捜索救助任務のような群集アプリケーションに不可欠である。
しかし、リソース制約のあるプラットフォーム上でのリアルタイム能力、堅牢性、計算効率の維持は大きな課題である。
バッファ駆動で完全に分散化されたGNSS-Visual-Inertial Odometry (GVIO) フレームワークであるD-GVIOを提案する。
提案するフレームワークは4つのコア機構によって特徴づけられる。
まず、共分散セグメント化、共分散交差点、バッファリング戦略により、分散状態推定における伝搬と更新のステップをモジュール化し、計算と通信の負担を大幅に削減する。
第2に、左不変拡張カルマンフィルタ(L-IEKF)が情報融合に採用され、状態遷移行列がシステム状態に依存しないため、従来の拡張カルマンフィルタ(EKF)よりも優れた状態推定性能を示す。
第3に、L-IEKFを利用して遅延測定を効率よく正確に処理するためにバッファベースの再プロパゲーション戦略を採用し、コストのかかる再計算の必要性を解消する。
最後に, GNSS外乱を動的に除去する適応バッファ駆動型外乱検出法を提案し, GNSS混在環境におけるロバスト性を向上させる。
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