【摘 要】
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针对剧烈运动下单目视觉惯性定位精度较差的问题,提出了一种面向单目视觉惯性紧耦合定位的IMU辅助跟踪模型,以提升单目视觉惯性紧耦合定位下的稳健性。以IMU辅助跟踪模型取代
【基金项目】
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国家自然科学基金(41574026; 41774027);江苏省重点研发计划(BE2016176);国家重点研发计划(2016YFB0502101);江苏省六大人才高峰计划(2015-WLW-002)
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针对剧烈运动下单目视觉惯性定位精度较差的问题,提出了一种面向单目视觉惯性紧耦合定位的IMU辅助跟踪模型,以提升单目视觉惯性紧耦合定位下的稳健性。以IMU辅助跟踪模型取代常规的参考帧和匀速跟踪模型,该模型分为两个阶段,初始化阶段时,在匀速模型设定当前帧初始平移的基础上,由IMU预积分确定当前帧的初始旋转,从而获得当前帧的初始位姿;初始化完成后,在提供初始位姿的基础上,加入IMU预积分的先验速度信息;最后由以上计算的初始状态建立跟踪模型,实现精确定位。采用公开的室内SLAM数据集进行验证,结果表明,该IMU辅助跟踪模型可有效提高系统的稳健性,同时定位精度控制在0.1 m左右,其精度相比于传统的跟踪模型约提高20%。
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