基于非线性优化双目VIO的在线时间偏差标定实现方法

作     者：曹梓育 杨建华 

作者机构：西北工业大学自动化学院 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(基金号12345678) 中国博士后科学基金(基金号87654321) 

主　　题：机器人 SLAM VIO 时间偏差标定 

摘      要：近些年，移动机器人已广泛应用于地质勘探和事故救援等领域。同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping， SLAM)作为机器人的核心技术之一，帮助机器人估算位置并构建场景地图。随着SLAM技术在多传感器融合方向快速发展，许多基于视觉与惯性融合的视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry， VIO)系统不断涌现。尽管VIO系统在状态估计准确度和系统鲁棒性上优于视觉SLAM，但在复杂场景下长时间运行仍会累积误差，原因之一是视觉与惯性数据在时间上的不同步。因此，针对基于非线性优化的双目VIO系统，提出在线时间偏差标定方法。该方法充分发挥双目相机的优势，利用双目相机中的极线约束构建误差因子，减少特征点误匹配对时间偏差标定的负面影响，提高系统鲁棒性和状态估计的准确度，适用于低成本，自组装系统。在公开数据集上的实验表明，提出的标定方法较目前先进的标定方法准确度更高，收敛速度更快，能够提高系统状态估计的准确度和鲁棒性。真实场景下的实验也验证了所提出方法的有效性。