论文地址: http://arxiv.org/pdf/1901.03642v1.pdf
来源: 中国香港科技大学
论文名称:A General Optimization-based Framework for Global Pose Estimation with Multiple Sensors
原文作者:Tong Qin
内容提要
精确的状态估计是自主机器人的基本问题。为了实现局部精确和全局无漂移状态估计,通常将具有互补特性的多个传感器融合在一起。局部传感器(相机、IMU、激光雷达等)在小区域内提供精确的姿态,而全局传感器(GPS、磁力计、气压计等)在大规模环境中提供噪声但全局无漂移定位。本文提出了一种融合局部状态和全局状态的传感器融合框架,实现了局部精确和全局无漂移的位姿估计。将现有VO/VIO方法产生的局部估计与全局传感器融合在姿态图优化中。在图优化中,局部估计被对齐到全局坐标中。同时,消除了累积的漂移。我们的系统在公共数据集上评估了性能,并进行真实的实验,性能SOTA!强调一下,我们的系统是一个通用框架,可以很容易地融合各种全局传感器在一个统一的姿态图优化。
主要框架及实验结果
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