視覚慣性状態推定のためのシェビシェフ多項式最適化

Centrala begrepp

本論文は、シェビシェフ多項式最適化に基づく革新的な視覚慣性融合状態推定手法を提案する。姿勢と速度をシェビシェフ多項式で近似し、動力学と測定値の残差を最小化することで、連続時間の状態推定を行う。

Sammanfattning

本論文は、視覚慣性融合のための新しい連続時間状態推定フレームワークを提案している。具体的には以下の通りである:

1. 姿勢と速度をシェビシェフ多項式で近似し、位置は速度の積分から得る。未知の多項式係数は、初期条件、動力学、測定値の残差を最小化することで決定する。

2. この手法は、フィルタ法のような線形化誤差を回避し、慣性測定値を直接利用する。また、離散時間の慣性前積分法と比べ、元の準ガウス性を保持する。

3. 連続時間フォーマットにより、非同期センサの融合が容易になる。シェビシェフ多項式の使用により、高精度かつ効率的な計算が可能となる。

シミュレーションと実験結果から、提案手法は姿勢、速度、位置の推定精度において従来手法を上回ることが示された。特に速度と位置の推定精度が30%から50%改善された。また、計算時間も約50%短縮された。

Statistik

シミュレーションの円形軌道において、提案手法の姿勢推定の累積RMSE(根二乗平均誤差)は従来手法の47%低減された。
速度推定の累積RMSEは58%低減、位置推定の累積RMSEは65%低減された。
シミュレーションの直線軌道において、提案手法の姿勢推定の累積RMSEは従来手法の68%低減された。
速度推定の累積RMSEは49%低減、位置推定の累積RMSEは59%低減された。

Citat

なし

Viktiga insikter från

Visual-inertial state estimation based on Chebyshev polynomial optimization

by Hongyu Zhang... på arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01150.pdf

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