An Immediate Update Strategy of Multi-State Constraint Kalman Filter

要約

軽量のマルチステート制約カルマン フィルター (MSCKF) はその効率の高さでよく知られており、その提案以来、通常は遅延更新が採用されています。
この研究では、タイムリーに再構築された 3D 特徴点と測定制約に基づいた MSCKF の即時更新戦略を調査します。
遅延更新と即時更新の違いが理論的に詳細に分析されます。
即時更新は、遅延更新よりも多くの観測制約を構築し、より多くのフィルタリング更新を採用するのに役立ち、測定モデルの線形化ポイントが改善され、したがって推定精度が向上することがわかります。
数値シミュレーションと実験では、即時更新戦略により、たとえ少量の特徴観測でも MSCKF が大幅に強化されることが示されています。

要約(オリジナル)

The lightweight Multi-state Constraint Kalman Filter (MSCKF) has been well-known for its high efficiency, in which the delayed update has been usually adopted since its proposal. This work investigates the immediate update strategy of MSCKF based on timely reconstructed 3D feature points and measurement constraints. The differences between the delayed update and the immediate update are theoretically analyzed in detail. It is found that the immediate update helps construct more observation constraints and employ more filtering updates than the delayed update, which improves the linearization point of the measurement model and therefore enhances the estimation accuracy. Numerical simulations and experiments show that the immediate update strategy significantly enhances MSCKF even with a small amount of feature observations.

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