VINS-Multi: A Robust Asynchronous Multi-camera-IMU State Estimator

要約

状態推定は、堅牢性とパフォーマンスが最も重要なロボット アプリケーションにおける重要な基礎モジュールです。
近年、多くの研究が、最も広く採用されている状態推定方法の 1 つである視覚慣性オドメトリ (VIO) を複数のカメラを組み込むことによって改善することに焦点を当てていますが、これらの取り組みは主に同期カメラ システムに取り組んでいます。
よりシンプルなハードウェア構成と強化された回復力を提供する非同期カメラは、ほとんど無視されてきました。
このギャップを埋めるために、この文書では、非同期カメラ用の新しいマルチカメラ IMU 状態推定器である VINS-Multi を紹介します。
この推定器は、並列フロント エンド、フロント エンド コーディネーター、および非同期入力フレームを処理できるバックエンド最適化モジュールで構成されます。
動的特徴番号割り当てとフレーム優先順位調整戦略を通じてフレームを効果的に利用します。
提案された推定器は、カスタマイズされたクワローター プラットフォームに統合され、その実用性を検証するために複数の現実的で困難なシナリオでテストされます。
さらに、提案された推定器の堅牢性と優れたパフォーマンスを示すために、包括的なベンチマーク結果が提供されます。

要約(オリジナル)

State estimation is a critical foundational module in robotics applications, where robustness and performance are paramount. Although in recent years, many works have been focusing on improving one of the most widely adopted state estimation methods, visual inertial odometry (VIO), by incorporating multiple cameras, these efforts predominantly address synchronous camera systems. Asynchronous cameras, which offer simpler hardware configurations and enhanced resilience, have been largely overlooked. To fill this gap, this paper presents VINS-Multi, a novel multi-camera-IMU state estimator for asynchronous cameras. The estimator comprises parallel front ends, a front end coordinator, and a back end optimization module capable of handling asynchronous input frames. It utilizes the frames effectively through a dynamic feature number allocation and a frame priority coordination strategy. The proposed estimator is integrated into a customized quadrotor platform and tested in multiple realistic and challenging scenarios to validate its practicality. Additionally, comprehensive benchmark results are provided to showcase the robustness and superior performance of the proposed estimator.

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