PO-VINS: An Efficient Pose-Only LiDAR-Enhanced Visual-Inertial State Estimator

要約

ポーズオンリー (PO) 視覚表現は、計算効率を大幅に向上させながら、古典的なマルチビュー ジオメトリと同等であることが証明されています。
ただし、大規模で複雑な環境における現実世界のナビゲーションへの適用性はまだ実証されていません。
この研究では、状態推定器のリアルタイム性能を向上させる、効率的な姿勢専用 LiDAR 強化視覚慣性航法システム (PO-VINS) を紹介します。
視覚慣性状態推定器 (VISE) では、慣性測定ユニット (IMU) の姿勢と外部パラメーター状態のみを含む姿勢のみの視覚再投影測定モデルを提案します。
さらに、LiDAR 強化手法を統合して、ポーズのみの LiDAR 深度測定モデルを構築しました。
実際の実験は大規模で複雑な環境で実施され、提案された PO-VISE と LiDAR で強化された PO-VISE が計算の複雑さをそれぞれ 50% 以上、20% 以上削減できることが実証されました。
さらに、PO-VINS は従来の方法と同じ精度をもたらします。
これらの結果は、ポーズのみのソリューションが効率的であり、リアルタイムの視覚慣性状態推定に適用できることを示しています。

要約(オリジナル)

The pose-only (PO) visual representation has been proven to be equivalent to the classical multiple-view geometry, while significantly improving computational efficiency. However, its applicability for real-world navigation in large-scale complex environments has not yet been demonstrated. In this study, we present an efficient pose-only LiDAR-enhanced visual-inertial navigation system (PO-VINS) to enhance the real-time performance of the state estimator. In the visual-inertial state estimator (VISE), we propose a pose-only visual-reprojection measurement model that only contains the inertial measurement unit (IMU) pose and extrinsic-parameter states. We further integrated the LiDAR-enhanced method to construct a pose-only LiDAR-depth measurement model. Real-world experiments were conducted in large-scale complex environments, demonstrating that the proposed PO-VISE and LiDAR-enhanced PO-VISE reduce computational complexity by more than 50% and over 20%, respectively. Additionally, the PO-VINS yields the same accuracy as conventional methods. These results indicate that the pose-only solution is efficient and applicable for real-time visual-inertial state estimation.

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