本論文では、RGBDカメラとIMUからなる視覚慣性センサシステムの時空間キャリブレーション手法であるiKalibr-RGBDを提案している。
初めに、ジャイロスコープからの角速度測定値を使ってロータリーBスプラインを回復する。その後、光流跡追跡を行い、(1)回転のみの視覚オドメトリによって外部回転と時間オフセットを初期化し、(2) RGBDのみの自己速度推定によって外部並進と重力ベクトルを初期化する。RGBDから得られた自己速度は、線形速度Bスプラインの回復にも利用される。最後に、複数のバッチ最適化を行って、全ての初期化された状態変数を最適化する。
提案手法のiKalibr-RGBDは、iKalibrの継承と発展であり、ターゲットフリーで計算効率が高いことが特徴である。実験結果から、iKalibr-RGBDはiKalibrと同等の精度と繰り返し性を達成しつつ、大幅な計算コスト削減を実現できることが示された。
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