論文の概要: ASPIRE-VINS: Adaptive Spline-based Visual-inertial Navigation System With Robust 3D Measurement Residuals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.12840v1
- Date: Thu, 13 Aug 2026 05:24:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-14 18:29:38.404817
- Title: ASPIRE-VINS: Adaptive Spline-based Visual-inertial Navigation System With Robust 3D Measurement Residuals
- Title（参考訳）: ASPIRE-VINS:ロバスト3次元計測残差を用いた適応スプライン型ビジュアル慣性ナビゲーションシステム
- Abstract要約: ASPIRE-VINSは適応結び目配置(AKP)、多分解能スプライン(MRS)、3次元計測空間残留物(3D-MSR)を組み合わせた連続時間VINSフレームワークである。
実験により、ASPIRE-VINSは、比較ベースラインよりも競合的または低い軌道誤差を達成することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.57088630299749
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual-inertial navigation systems estimate six-degree-of-freedom motion by fusing visual and inertial data. Modern discrete-time methods with IMU preintegration provide strong accuracy and efficiency, but keyframe-based representations can be less flexible when residuals must be evaluated at arbitrary timestamps or when motion-dependent temporal resolution is needed. Continuous-time splines address this issue by representing the trajectory as a smooth temporal function, but uniformly spaced knots can under-represent rapid dynamics or over-parameterize static intervals. This letter proposes ASPIRE-VINS, a continuous-time VINS framework that combines adaptive knot placement (AKP), multi-resolution splines (MRS), and 3D measurement-space residuals (3D-MSR). AKP allocates knots according to local motion variation, MRS adds bounded local refinement in tangent space, and 3D-MSR provides bearing consistency by aligning transformed features with calibrated observation rays in 3D measurement space. Experiments show that ASPIRE-VINS achieves competitive or lower trajectory errors than the compared baselines, demonstrating the effectiveness of motion-adaptive continuous-time trajectory modeling under diverse motion and sensing conditions.
- Abstract（参考訳）: 視覚慣性ナビゲーションシステムは、視覚と慣性データを融合して6自由度運動を推定する。
IMU事前積分を用いた現代の離散時間法は、高い精度と効率を提供するが、キーフレームベースの表現は、任意のタイムスタンプで残差を評価する必要がある場合や、動きに依存した時間分解が必要な場合、柔軟性が低下する可能性がある。
連続時間スプラインは、軌道をスムーズな時間関数として表現することでこの問題に対処するが、一様間隔の結び目は急激なダイナミクスや過度パラメータの静的区間を表現することができる。
本稿では,適応ノット配置(AKP),多分解能スプライン(MRS),3次元計測空間残差(3D-MSR)を組み合わせた連続的VINSフレームワークであるASPIRE-VINSを提案する。
AKPは局所的な動きの変化に応じて結び目を割り当て、MSSは接空間に有界局所改善を加え、3D-MSRは変換された特徴を3次元測定空間の校正された観察線と整列させて軸受の整合性を提供する。
実験により、ASPIRE-VINSは、比較ベースラインよりも競合的または低い軌道誤差を達成し、多様な動きおよび感知条件下での運動適応型連続時間軌道モデリングの有効性を実証した。
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