GPS辅助的视觉轮式测距
摘要：基于GPS辅助的视觉轮式里程计的创新性介绍 （GPS-VWO）对地面机器人进行了研究。该状态估计算法采用了多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）的方式紧密融合了视觉、轮式编码器和GPS测量。为了避免随时间累积的校准误差，所提算法在估计过程中在线计算了GPS全局坐标系和VWO参考坐标系之间的外旋转参数。该外部参数的收敛性通过可观测性分析来保证，并通过实际的视觉和轮式编码器测量以及模拟的GPS测量进行验证。此外，文中提出了新的理论发现，即对于特定的卡尔曼滤波系统，不可观测状态的方差可以收敛至零。我们在大规模城市驾驶场景中对该系统进行了广泛评估。结果表明，通过融合GPS和VWO，实现了比GPS更高的精度。通过对比进行了外部参数校准和非校准的定位精度，显示出在线校准的显著改进。
作者：Junlin Song, Pedro J. Sanchez-Cuevas, Antoine Richard and Miguel Olivares-Mendez
论文ID：2308.15133
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-30