AQUA-SLAM: Tightly-Coupled Underwater Acoustic-Visual-Inertial SLAM with Sensor Calibration

要約

水中環境は、視認性が限られていること、不十分な照明、および画像の構造的特徴の散発的な喪失により、視覚的な同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）システムに大きな課題をもたらします。
これらの課題に対処するこのペーパーでは、グラフ最適化フレームワーク内のドップラー速度ログ（DVL）、ステレオカメラ、および慣性測定単位（IMU）を融合させるために、アクアスラムと呼ばれる、斬新な、密接に結びついた音響視覚介入スラムアプローチを紹介します。
さらに、リアルタイムのオンライン実行のための高速線形近似手順で、マルチセンサー外因性キャリブレーション（DVL、カメラ、IMUの間）およびDVLトランスデューサーの不整合キャリブレーションを含む効率的なセンサーキャリブレーション手法を提案します。
提案された方法は、グラウンドトゥルースのあるタンク環境で広範囲に評価され、北海のオフショア用途向けに検証されています。
結果は、私たちの方法が、ローカリゼーションの精度と堅牢性の観点から、現在の最先端の水中および視覚慣性スラムシステムを上回っていることを示しています。
提案されたシステムは、コミュニティのためにオープンソースになります。

要約(オリジナル)

Underwater environments pose significant challenges for visual Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems due to limited visibility, inadequate illumination, and sporadic loss of structural features in images. Addressing these challenges, this paper introduces a novel, tightly-coupled Acoustic-Visual-Inertial SLAM approach, termed AQUA-SLAM, to fuse a Doppler Velocity Log (DVL), a stereo camera, and an Inertial Measurement Unit (IMU) within a graph optimization framework. Moreover, we propose an efficient sensor calibration technique, encompassing multi-sensor extrinsic calibration (among the DVL, camera and IMU) and DVL transducer misalignment calibration, with a fast linear approximation procedure for real-time online execution. The proposed methods are extensively evaluated in a tank environment with ground truth, and validated for offshore applications in the North Sea. The results demonstrate that our method surpasses current state-of-the-art underwater and visual-inertial SLAM systems in terms of localization accuracy and robustness. The proposed system will be made open-source for the community.

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