A Visual-Inertial Motion Prior SLAM for Dynamic Environments

要約

ほとんどが静的な仮定に基づいた視覚的inertial同時ローカリゼーションとマッピング（VI-SLAM）アルゴリズムは、ロボット工学、UAV、VR、自律運転などのフィールドで広く使用されています。
ほとんどのVISLAMシステムの動的ランドマークによって引き起こされるローカリゼーションリスクを克服するために、このペーパーでは、動的環境の前の慣性運動を使用してダイナミックランドマークを効果的に処理する堅牢な視覚慣性運動以前のスラムシステムが、程度の変化する慣性運動を効果的に処理することが提案されています。
具体的には、潜在的な動的ランドマークは、慣性運動前およびエピポーラの制約から得られるランドマークの最小投影エラーの確率モデルによって、特徴追跡段階で前処理されます。
その後、動的候補ランドマークの前の最小投影誤差を考慮して、バンドル調整（BA）残差が提案されます。
この残差は、カメラのポーズ、IMU状態、およびランドマークの位置を推定するために、スライディングウィンドウベースの非線形最適化プロセスに統合され、事前の動きから逸脱する動的候補ランドマークの影響を最小限に抑えます。
最後に、実験結果は、私たちの提案されたシステムが、動的ランドマークの影響を強く軽減することにより、ローカリゼーションの精度と時間コストの観点から最先端の方法よりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

The Visual-Inertial Simultaneous Localization and Mapping (VI-SLAM) algorithms which are mostly based on static assumption are widely used in fields such as robotics, UAVs, VR, and autonomous driving. To overcome the localization risks caused by dynamic landmarks in most VI-SLAM systems, a robust visual-inertial motion prior SLAM system, named (IDY-VINS), is proposed in this paper which effectively handles dynamic landmarks using inertial motion prior for dynamic environments to varying degrees. Specifically, potential dynamic landmarks are preprocessed during the feature tracking phase by the probabilistic model of landmarks’ minimum projection errors which are obtained from inertial motion prior and epipolar constraint. Subsequently, a bundle adjustment (BA) residual is proposed considering the minimum projection error prior for dynamic candidate landmarks. This residual is integrated into a sliding window based nonlinear optimization process to estimate camera poses, IMU states and landmark positions while minimizing the impact of dynamic candidate landmarks that deviate from the motion prior. Finally, experimental results demonstrate that our proposed system outperforms state-of-the-art methods in terms of localization accuracy and time cost by robustly mitigating the influence of dynamic landmarks.

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