VIMS: A Visual-Inertial-Magnetic-Sonar SLAM System in Underwater Environments

要約

この研究では、水中ナビゲーション向けに設計された新しい同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）システム、VIMSを提示します。
従来の視覚慣性状態の推定器は、特にスケールの推定とループの閉鎖において、知覚的に劣化した水中環境において重要な実際的な課題に遭遇します。
これらの問題に対処するために、最初に低コストのシングルビームソナーを活用してスケール推定を改善することを提案します。
次に、VIMSは、経済的磁場コイルによって生成された磁気特徴を利用することにより、場所認識のために高サンプリングレート磁力計を統合します。
これに基づいて、視覚的磁気の認識のために階層スキームが開発され、堅牢なループ閉鎖が可能になります。
さらに、VIMは、ローカル機能追跡と記述子ベースのループクロージングのバランスをとり、フロントエンドの追加の計算負担を回避します。
実験結果は、提案されたVIMの有効性を強調し、水中環境内の状態推定の堅牢性と精度の両方に大幅な改善を示しています。

要約(オリジナル)

In this study, we present a novel simultaneous localization and mapping (SLAM) system, VIMS, designed for underwater navigation. Conventional visual-inertial state estimators encounter significant practical challenges in perceptually degraded underwater environments, particularly in scale estimation and loop closing. To address these issues, we first propose leveraging a low-cost single-beam sonar to improve scale estimation. Then, VIMS integrates a high-sampling-rate magnetometer for place recognition by utilizing magnetic signatures generated by an economical magnetic field coil. Building on this, a hierarchical scheme is developed for visual-magnetic place recognition, enabling robust loop closure. Furthermore, VIMS achieves a balance between local feature tracking and descriptor-based loop closing, avoiding additional computational burden on the front end. Experimental results highlight the efficacy of the proposed VIMS, demonstrating significant improvements in both the robustness and accuracy of state estimation within underwater environments.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google