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摘要研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)模擬人體視覺(jué)與前庭覺(jué),成功提出一種基于流形傳播模型的多傳感器校準(zhǔn)方法,并在基于視覺(jué)慣性里程計(jì)(Visual-Inertial Odometry, VIO)的無(wú)人車定位導(dǎo)航應(yīng)用上完成了驗(yàn)證。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,中國(guó)科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所李嘉茂研究員的研究團(tuán)隊(duì)在無(wú)人系統(tǒng)視-慣多傳感器校準(zhǔn)方面取得了重要進(jìn)展。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)模擬人體視覺(jué)與前庭覺(jué),成功提出一種基于流形傳播模型的多傳感器校準(zhǔn)方法,并在基于視覺(jué)慣性里程計(jì)(Visual-Inertial Odometry, VIO)的無(wú)人車定位導(dǎo)航應(yīng)用上完成了驗(yàn)證。相關(guān)成果以題目為“Fast Extrinsic Calibration for Multiple Inertial Measurement Units in Visual-Inertial System”的學(xué)術(shù)論文發(fā)表在機(jī)器人領(lǐng)域頂會(huì)ICRA(The 23RD International Conference on Robotics and Automation)上(https://doi.org/10.1109/ICRA48891.2023.10161187)。
 
  類人多感官的多傳感融合是智能無(wú)人系統(tǒng)感知環(huán)境、完成決策的重要手段。其中,通過(guò)多傳感器校準(zhǔn)獲取傳感器間的外部相對(duì)關(guān)系,是保障后續(xù)多傳感數(shù)據(jù)融合準(zhǔn)確、有效的基本前提。多視覺(jué)傳感器和多慣性傳感器(IMU)融合是無(wú)人系統(tǒng)自主定位導(dǎo)航應(yīng)用的主流方案之一,其現(xiàn)有校準(zhǔn)方法需要基于精準(zhǔn)的傳感器運(yùn)動(dòng)軌跡,高度依賴外部傳感器,并易受到環(huán)境條件與觀測(cè)噪聲的影響。
 
  針對(duì)以上問(wèn)題,研究團(tuán)隊(duì)提出了流形傳播模型校準(zhǔn)方法,通過(guò)建立兩個(gè)非線性截?cái)嘧钚《藛?wèn)題來(lái)分別估計(jì)多IMU的相對(duì)平移和旋轉(zhuǎn),利用推導(dǎo)虛擬IMU算法的通用表達(dá)在流形上的傳播方程,在不依賴外部傳感器的條件下,解決了多視覺(jué)與多IMU標(biāo)定的不穩(wěn)定問(wèn)題。研究團(tuán)隊(duì)將本方法應(yīng)用于無(wú)人車定位導(dǎo)航系統(tǒng),并在辦公室、走廊、室外、車庫(kù)等真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行了功能驗(yàn)證,速度、準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性方面優(yōu)于SOTA方法。同時(shí),模擬實(shí)驗(yàn)表明本方法在僅融合2個(gè)IMU預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)時(shí),其精度可以與9個(gè)IMU的效果相媲美。本方法具有良好的可擴(kuò)展性,支持集成到其他IMU融合算法、VIO和激光雷達(dá)慣性里程計(jì)(LIO)系統(tǒng)。
 
  上海微系統(tǒng)所于有為工程師為該工作的第一作者,李嘉茂研究員為通訊作者。上述研究工作獲得科技部科技創(chuàng)新2030、國(guó)家自然科學(xué)基金、上海市級(jí)重大專項(xiàng)、上海市優(yōu)秀學(xué)術(shù)帶頭人、中科院青促會(huì)項(xiàng)目等支持。
 

 

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