Improving GPS-VIO Fusion with Adaptive Rotational Calibration

要約

自律的なナビゲーションと計画には、正確な全地球的位置特定が不可欠です。
この目的を達成するために、GPS 支援視覚慣性オドメトリ (GPS-VIO) 融合アルゴリズムが文献で提案されています。
この論文では、GPS 基準フレームと VIO 基準フレームの間の回転外部パラメータのオンライン適応キャリブレーションから大きな恩恵を受けることができる新しい GPS-VIO システムを紹介します。
背後にある理由は、このパラメータが監視可能であるためです。
この論文は、非線形可観測性解析を通じて新しい証明を提供します。
また、提案されたアルゴリズムを飛行 UAV や走行車両などのさまざまなプラットフォーム上で広範囲に評価します。
実験結果は可観測性分析を裏付けており、最先端 (SOTA) の密結合アルゴリズムと比較して位置特定精度が向上していることを示しています。

要約(オリジナル)

Accurate global localization is crucial for autonomous navigation and planning. To this end, GPS-aided Visual-Inertial Odometry (GPS-VIO) fusion algorithms are proposed in the literature. This paper presents a novel GPS-VIO system that is able to significantly benefit from the online adaptive calibration of the rotational extrinsic parameter between the GPS reference frame and the VIO reference frame. The behind reason is this parameter is observable. This paper provides novel proof through nonlinear observability analysis. We also evaluate the proposed algorithm extensively on diverse platforms, including flying UAV and driving vehicle. The experimental results support the observability analysis and show increased localization accuracy in comparison to state-of-the-art (SOTA) tightly-coupled algorithms.

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