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主动驾驶视觉惯性VINS概述|厚势汽车

  相反,正在线校准方式正在传感器套件的每个操做期间估量校准参数,从而使得它们正在这种环境下愈加鲁棒而且更容易利用。Kim,Shin 和 Kweon [138] 通过将惯性读数从 IMU 帧转换为第二帧,从头制定了 IMU 预积分 [33-35]。这答应 IMU 和其他传感器(包罗其他 IMU)之间的校准,但不包罗时间校准,而且依赖于计较陀螺仪丈量的角加快度。Li 和 Mourikis[131] 正在挪动设备上利用的滤波器框架中,正在单个 IMU 相机对之间同时校准空间和时间外参,后来扩展到包罗相机和 IMU 的内参 [139]。Qin 和 Shen [132] 扩展了他们之前关于基于批量的单目 VINS [31] 的工做,通过插入图像平面上的特征来包罗相机和 IMU 之间的时间偏移。施奈德等人 [140] 提出了操纵消息量最大的活动的可察看性正在线校准。虽然我们比来还阐发了时空校准的简并活动 [141],但尚未完全理解若何对内参进行最优建模并同时校准它们取外参 [142,143]。

  虽然 Shen,Michael 和 Kumar [85] 引入了持续形态下的预积分。但他们正在不供给封锁形式处理方案的环境下对丈量动态进行离散采样,这取从持续时间的角度预积分的理论完整性方面存正在显著的区别。取先前方式中利用的预积分丈量和协方差计较的离散近似比拟,正在我们先前的工做 [30,35] 中,我们得出了丈量和协方差预积分方程的闭合形式解,而且这些处理方案提高了正在高动态活动的环境下离散方式的精度。

  因为光度分歧性假设,间接图像对齐需要优良的初始猜测和较高的帧率,而间接视觉正在提取和婚配特征时需要额外的计较资本。然而,因为间接方式的成熟和鲁棒性,它正在现实使用中获得了更普遍的使用,可是间接方式正在非布局场景中具有潜力。

  跟着惯性和视觉传感器变得无处不正在,视觉惯性系统(VINS)曾经进行了大量的研究工做,并正在过去十年中取得了庞大的前进,正在实践中推进了越来越多的立异使用。做为 SLAM 问题的一个特例,VINS 研究人员正在 SLAM 之上敏捷成立了丰硕的文献材料 [36]。鉴于该范畴颁发的论文越来越多,领会最新手艺程度变得越来越难(特别是从业者)。此外,因为特定的传感器特征,正在不领会文献中现无方法的优错误谬误的环境下从头开辟 VINS 算法并非易事(留意每种方式都有其特定的关心点,并不必然处理 VINS 估量的所无方面)。所有这些都激励我们对 VINS 进行研究,据我们所知,可惜的是,这些研究正在现有文献中是缺乏,因而对于正正在研究这个问题的研究人员/工程师来说该当是一个有用的参考。基于我们正在该范畴的主要工做,我们通过关心建立VINS算法的环节方面,包罗形态估量,传感器校准和可察看性阐发,尽量使这篇论文简练而完整。

  现实上,VINS 估量器凡是成立正在线性化系统上,现实上更主要的是对线性化 VINS 进行可不雅测性阐发。出格地,线性化 VINS 系统的可不雅测性矩阵 [41,163] 具有零空间(即,不成察看的子空间),其抱负地逾越全局平移和绕沉力矢量的全局扭转四个标的目的 [19,38,40,51] ]。正在为 VINS 设想非线性估量器时,我们但愿估量器利用的系统模子具有由这些标的目的逾越的不成不雅测子空间。然而,如 [19,38-40,51] 所示,尺度 EKF 不是这种环境。出格是,尺度 EKF 线性化系统正在当前形态估量时使系统和丈量函数线性化,具有三个不成不雅测的子空间,而不是四个维度。这意味着滤波器从可用丈量中获得不存正在的消息,从而导致不分歧。为领会决这个问题,采用了第一个估量雅可比(FEJ)思惟 [47] 来提高 MSCKF 分歧性 [19,40],OC 方式 [48] 用于开辟 OC-VINS [38,39,50]。我们比来还开辟了 robocentricVIO(R-VIO)[22,63],它保留了取线性化点无关的恰当的可察看性。

  很多这些研究工做都集中正在需要额外校准辅帮东西的离线]。出格是,做为最先辈的方式之一,Kalibr 校准东西箱 [130,134] 利用传感器轨迹的持续时间基函数暗示 [137] 来校准多个传感器的内参和外参。因为该 B 样条暗示答应间接计较预期的局部角速度和局部线性加快度,因而预期惯性读数和丈量惯性读数之间的差别用做批量优化公式中的误差。离线校准的错误谬误是每次从头设置装备摆设传感器套件时都必需施行此操做。例如,若是移除传感器进行并前往,则放置误差可能导致机能欠安,需要进行时间的从头校准。

  因为纯视觉 SLAM 目前正在鲁棒性和切确性方面存正在的问题,正在智能汽车上尚未获得普遍的使用。而视觉惯性系统(VINS)因为惯性丈量单位所具有的和视觉的互补感化,正在从动驾驶、AR/VR、无人机等范畴有着普遍的使用前景。本文调研了已有的 VINS 方式,详尽引见了 VINS 中的研究热点,回首了相关的文献,瞻望了将来的研究趋向,对 VINS 研究者来说有较高的参考价值,同时也能给其他标的目的的研究者一个 VINS 的概况。本文颁发于 2019 年的 ICRA(International Conference on Robotics and Automation)。

  多年来,惯性系统(INS)[1,2] 被普遍用于估量传感平台(如从动驾驶车辆)的 6 度姿势(和标的目的),出格是正在 GPS 信号缺乏的,如水下,室内,城市峡谷或正在其他星球上。大大都 INS 依赖于一个 6 轴惯性丈量单位(IMU),它丈量平台的局部线性加快度和角速度,而平台取 IMU 是刚性毗连的。跟着近年来硬件设想和制制的前进,低成本的轻量化微电子机械(MEMS) IMU 曾经遍及存正在 [3-5],这使得高精度定位成为可能。挪动设备 [6] 和微型飞翔器(MAVS)[7-111],正在普遍的新兴使用范畴中有着庞大的影响 [12,13],从挪动加强现实(AR)到虚拟现实(VR)[14] 再到从动驾驶 [15,16]。倒霉的是,高速度 IMU 丈量的简单集成被噪声和偏置所。往往导致持久下姿势估量的不靠得住。虽然存正在一种高端和术级 IMU,但对于普遍摆设来说,它的成本仍然高得令人望而却步。另一方面,体积小、分量轻、能效高的相机可供给丰硕的消息,并做为 INS 的辅帮来历,发生视觉惯性系统(VINS)。

  Lupton 和 Sukkarieh [33] 起首提出了 IMU 预积分,这是尺度惯性丈量积分的一种计较上无效的替代方案,它将惯性丈量动力学的离散积分取局部参考系统相连系,从而避免了正在每个优化步调里从头积分形态动力学的需要。虽然这处理了计较复杂性问题,但因为正在标的目的暗示中利用欧拉角,该方式存正在奇点。为了提高这种预积分的不变性,正在 [29,34] 中引入了流形上的暗示,其正在 SO(3)流形上呈现了无奇点定向暗示,将 IMU 预积分连系到基于图优化的 VINS 中。

  通过结合估量传感器平台的和四周特征,SLAM 估量容易实现插手闭环束缚实现有界定位误差,这正在过去三十年中也呈现了严沉研究 [16,36,93,94]。VINS 能够被视为 SLAM 的一个实例(利用特定的视觉和惯性传感器),正在广义上包罗视觉惯性(VI)-SLAM [28,33,85] 和视觉-惯导里程计 (VIO)[18,22,39,40,52,95]。前者结合估量由特征和相机/IMU 姿势配合形成形态向量,尔后者形态向量不包含特征,但仍然操纵视觉丈量正在相机/IMU 姿势之间活动束缚。一般来说,插手建图(从而构成闭环),VI-SLAM 从特图和可能回环检测中获得了更好的精度,同时比 VIO 带来更高的计较复杂度。虽然曾经提出了分歧的方式来处理这个问题 [18、21、28、85、96、97]。然而,VIO 估量器素质上是里程计(航迹推算)方式,除非某些全局消息(例如 GPS 或先验地图)或对以前的束缚(例如,利用闭环检测)。很多方式操纵分歧环节帧的特征不雅测来正在轨迹上的漂移 [28,98]。大大都都有一个双线程系统,该系统优化小窗口的局部环节帧和短时漂移,尔后台历程优化一个持久稀少位图,此中包含强制实现持久分歧性的闭环束缚 [31,83,99,100]。例如,VINS-Mono [31,100] 正在局部滑动窗口和全局批处置优化中都利用了闭环束缚。具体地说,正在局部优化过程中,环节帧的特征不雅测供给了现式的环闭束缚,此中通过假设环节帧的姿势是抱负的(从而将它们从优化中去向),问题变得很小。

  系统可不雅测性正在分歧形态估量的设想中起着主要感化 [49],它查抄可用丈量供给的消息能否脚以估量形态/参数而没有恍惚 [133,144,145]。当系统可不雅测时,能不雅性矩阵是可逆的,这也取 Fisher 消息(或协方差)矩阵亲近相关 [146,147]。因为该矩阵描述了正在丈量中可用的消息,通过研究其零空间,我们能够获得相关估量器应获打消息的形态空间标的目的的看法。正在我们之前的工做 [46-48,52,146,148-150] 中,我们是第一个为机械人定位问题设想可察看性束缚(OC)分歧估量器的团队。从那时起,VINS 的可察看性阐发(例如,[19,38,151,152])成为了一个主要的研究标的目的。

  尺度 MSCKF [18] 比来曾经沿着分歧的标的目的进行了扩展和改良。出格是,通过操纵我们以前的工做 [46-49] 中提出的基于可不雅性的方式,曾经开辟了分歧的可不雅测性束缚(OC)-MSCKF 算法,通过强制线性化 VINS 的准确可察看性来改善滤波器的分歧性 [19,38-40,50-52]。MSCKF 的平方根逆版本,即平方根逆滑动窗口滤波器(SR-ISWF)[6,53],以提高计较效率和数值不变性,使 VINS 可以或许正在计较资本无限的挪动设备上运转,同时不估量精度。我们曾经引入了最佳形态束缚(OSC)-EKF [54,55],其起首正在滑动窗口中最佳地提取关于相对相机位姿的视觉丈量中包含的所有消息,然后正在 EKF 更新中利用这些揣度的相对丈量。比来采用(左)不变卡尔曼滤波器 [56] 来改善滤波器分歧性 [25,57-60],以及用于机械人核心设备中 VINS 的(迭代)EKF [22,61-63]。另一方面,正在 EKF 框架中,除了点之外的分歧几何特征也被用于改善 VINS 机能,例如 [64-68] 中利用的线] 中的平面特征。此外,基于 MSCKF 的 VINS 也扩展到使器具有不精确时间同步的卷帘门相机 [64,73],RGBD 摄像机 [69,74],多个摄像机 [53,75,76] 和多个 IMU [77]。虽然基于滤波的 VINS 已显示出高精度形态估量,但它们正在理论上遭到;也就是说,非线)正在处置之前必需具有一次性线性化,可能将大的线性化误差引入估量器并降低机能。

  视觉处置过程是任何 VINS 的环节部门之一,担任将稠密的图像数据转换为活动束缚,并将其纳入估量问题中。其算法按照利用的视觉残差模子可分为间接算法和间接算法。间接方式 [18,28,30,40,51] 被视为典范手艺,它提取和中的点特征,同时正在估量过程中利用几何沉投影束缚。当前最先辈的间接视觉 SLAM 的一个例子是 ORB-SLAM2 [83,112],它利用来自 3D 特征点对应的消息来施行基于图形的相机姿势优化。

  明显,VINS 手艺正正在兴起,次要是因为挪动和使用的高要求,这正在该范畴发生了大量的文献。然而,据我们所知,目前还没相关于 VINS 的现代文献综述,虽然比来相关于 SLAM 的普遍调研 [16,36],但并不特地研究 VINS。这使得学术界和工业界的研究人员和工程师很难无效地找到和理解取他们的乐趣相关的最主要的工做,而这些工做我们多年来正在处置这个问题时都履历过。因而,我们正勤奋填补这一缺口:

  虽然这一问题具有挑和性,由于缺乏可以或许削减随时间累积的活动漂移的全球消息(若是利用低成本、低质量的传感器,这种环境以至会加剧)。正在过去的十年里,VINS 吸引了大量的关心。到目前为止。很多 VINS 算法可用于视觉惯性 SLAM [17] 和视觉惯性测程(VIO),如扩展卡尔曼滤波器 (EKF)[17,18. 20 - 22],无迹卡尔曼滤波 UKF [23 - 25],批处置或增量滑润 [26,27],以及基于滑动窗口的方式 [28-31]。正在这些方式中,基于 EKF 的方式因其效率高而仍然很受欢送。例如,做为挪动设备上最先辈的 VINS 处理方案,Tango [32] 项目(或 ARCore [12])似乎利用 EKF 来融合用于活动的视觉和惯性丈量。然而,近年来预积分手艺的前进也使得正在基于图优化的方式高效地融合了高频 IMU 丈量 [29, 30, 33–35]。

  这是因为但愿(至多)帮帮研究者/工程师跟从和理解最先辈的 VINS 算法和系统,从而更无效地加快我们整个研究范畴的 VINS 研究和开辟。

  出格是,VINS 非线性可不雅测性阐发被研究者利用分歧的非线性系统阐发手艺进行了研究。例如,Jones 和 Soatto [128] 以及 Hernandez,Tsotsos 和 Soatto [153] 对系统的难以区分的轨迹 [154] 从可察看性的角度进行了查验。通过采用 [155] 中的持续对称概念,Martinelli [122] 阐发得出了 VINS 的闭合形式解,并确定了 IMU 误差,3D 速度,全局滚动和俯仰角是可不雅测的。他还研究了退化活动 [156],最小可用传感器 [157],协同 VIO [126] 和未知输入 [158,159] 对系统可不雅测性的影响。基于李导数和可不雅测矩阵秩查验 [133],Hesch 等。[51] 阐发表白,单目 VINS 有 4 个不成察看的标的目的,对应于全球偏航和外感触感染传感器的全球。Guo 和 Roumeliotis [69] 将这种方式扩展到 RGBD 相机辅帮 INS,若是点和平面丈量都可用,则保留不异的不成不雅测标的目的。按照雷同的设法,正在 [74,129,160] 中,阐发研究了 IMU 相机(单目,RGBD)校准的可不雅测性,这表白正在给定通用活动的环境下 IMU 和相机之间的外参平移分量是可不雅测的。别的,正在 [161,162] 中,具有来自程度平面的向下看的相机丈量点特征的系统被示出具有传感器的可不雅测的全局z。

  VINS 融合视觉和惯导有多种方案,能够广义分为松耦合和紧耦合两种。具体来说,松耦合融合,无论是滤波仍是基于优化的估量,别离处置视觉和惯导的活动束缚,然后融合这些束缚(例如 [27,87-91])。虽然该方式具有较高的计较效率,但视觉束缚和惯导束缚的解耦会导致消息丢失。比拟之下,紧耦合的方式间接融合视觉和惯性丈量正在统一过程,从而实现更高的精度(例如,[18,28,34,40,85,92])。

  比拟之下,批量优化方决了一组丈量中的非线性最小二乘(束调整或 BA [78])问题,答应通过从头线] 削减误差,但计较成本高。Indelman 等 [27] 利用因子图来暗示 VINS 问题,然后雷同于 iSAM [81,82] 逐渐处理它。为了正在使用于 VINS 时实现恒定的处置时间,凡是将有界滑动窗口中的近期形态视为无效的优化变量,同时边缘化过去的形态和丈量 [28,31,83-85]。出格是 Leutenegger 等人 [28] 引入了一种基于环节帧的优化方式(即 OKVIS),此中一组非持续的过去相机姿势和一系列近期惯性形态,取惯性丈量相联系关系,被用于非线性优化以进行切确的轨迹估量。Qin,Li 和 Shen [31] 比来提出了一种基于优化的单目 VINS,它能够正在非及时线程中包含闭环,而我们比来的 VINS [86] 可以或许正在一个仅性复杂度线程中无效地操纵闭环。

  虽然过去十年中 VINS 取得了严沉进展,但仍有很多挑和需要应对,下面我们列举一些可供会商的问题:

  供给精确的初始形态估量的鲁棒、快速初始化对于手持及时 VINS 估量器至关主要,其凡是以线]。出格是,Martinelli [123] 引入了单眼视觉惯性初始化问题的闭合处理方案,后来扩展到陀螺仪误差校准。这些方式无法模仿惯性积分中的不确定性,由于它们依赖于长时间内IMU丈量的双沉积分。费斯勒等人 [127] 正在松散耦合的估量框架内开辟了基于 SVO [113] 的从头初始化和毛病恢复算法,但需要额外的向下距离传感器来恢复标准。Mur-Artal 和 Tardos [83] 正在他们的 ORBSLAM [112] 上引入了一个高度(约 10 秒)的初始化器,它操纵已知 ORB-SLAM 的环节帧的视觉惯导全 BA 计较初始标准,沉力标的目的,速度和 IMU 误差。正在 [7,84] 中,比来提出了一种线性方式用于无噪声环境,通过操纵短期 IMU(陀螺仪)预积分获得的相对扭转但不合错误陀螺仪误差建模。当察看的是远处的视觉特征时,这正在现实世界中并不靠得住。

  比拟之下,间接方式 [96,113,115] 正在公式中操纵原始像素强度,并答应包含更大比例的可用图像消息。LSDSLAM [114] 是一个最先辈的间接视觉 SLAM 的例子,它基于最小化相机环节帧之间的强度误差来优化它们之间的转换。留意,这种方式还优化了一个包含环节帧束缚的分手的图,以答应归并高消息量的闭环来改正长轨迹上的漂移。这项工做后来从单目相机扩展到立体和全方位相机,以提高精度 [116,117]。其他风行的间接方式包罗 [118] 和 [119],它们以紧耦合的体例估量环节帧深度,并供给低的漂移成果。比来间接方式正在 VINS 上的使用遭到了关心,由于即便正在低纹理中,它们也可以或许鲁棒动态活动。例如,Bloesch 等人 [61,62] 利用基于 patch 的间接方式供给迭代EKF更新;Usenko 等 [96] 提出了一种基于离散预积分和间接图像对齐的滑动窗口 VINS;Ling,Liu,and Shen [9] 和 Eckenhoff,Geneva,and Huang [115] 将分歧 IMU 预积分的间接图像对齐集成到动态活动估量中 [34,35,85]。

  出格是,正在 VINS 中能否通过地图 [83、101、102] 和/或识别 [103 108] 实行闭环检测是 VIO 和 SLAM 之间的环节区别之一。虽然操纵闭环来实现有界误差的 VINS 是需要的,但也面对着因为无法正在不做出不分歧假设的环境下连结计较效率的挑和,例如将环节帧的姿态视为准确,或沉用消息。为此,[109] 提出了一种夹杂估量器,操纵 MSCKF 进行及时局部估量,并正在闭环检测时触发全局 BA。正在滤波器期待 BA 完成的额外计较期间内,答应分歧性从头线性化和闭环束缚。比来,Lynen 等人 [110] 开辟了一种基于大规模地图的 VINS,该 VINS 利用包含特征及其不确定性的压缩先验地图,并利用先验地图中的特征婚配来束缚全局估量。DuToit 等 [102] 操纵 Schmidt KF [111] 的思惟,开辟了一个 Cholesky-Schmidt EKF,该 EKF 利用了一个具有完全不确定性的先验地图,并放松了地图特征取当前形态变量之间的所相关联;而我们最新的 SchmidtMSCKF [86] 将闭环集成正在一个线程中。此外,比来的 point-line VIO [67] 将边缘环节点的三维做为闭环的实值,但这可能会激发不分歧性。

  摘要:跟着惯性和惯性传感器的普及,视觉惯性系统(VINS)正在挪动加强现实、航空和从动驾驶等范畴获得了普遍的使用,部门缘由正在于其互补的传感器特征、传感器成本的降低以及尺寸的减小。正在这篇文章中,我们对这一范畴进行了调研,尽量对相关工做进行简练但全面的回首,如许的回首为研究者和工程师所火急需要,但倒霉的是正在现有文献中是缺乏的,但愿能加快 VINS 的研究,提拔整个范畴的研究程度。

  正在融合来自分歧传感器的丈量成果时,必需高精度地确定空间和时间传感器校准参数。出格是,我们该当精确地晓得相机和 IMU 之间的刚体转换,以便准确地融合从它们的丈量中提取的活动消息。此外,因为不准确的硬件触发,传输延迟和时钟同步误差,每个传感器的带时间戳的传感数据可能不分歧,因而,视觉和惯性丈量之间的时间线错位(时间偏移)可能会发生。因而,校准这些时间偏移很环节。传感器校准空间和时间参数的问题已成为很多比来 VINS 研究工做的从题 [42,128-132]。例如,Mirzaei 和 Roumeliotis [42] 正在相机和 IMU 之间开辟了基于 EKF 的空间校准。进行校准参数的非线] 以表白这些参数正在随机活动下是可察看的。同样,Jones 和 Soatto [128] 基于无法区分的轨迹阐发查抄了相机和 IMU 空间校准的识别能力,并正在嵌入式平台上开辟了基于滤波器的正在线校准。Kelly 和 Sukhatme [129] 通过雷同 ICP 的婚配方式对齐这两个传感器的扭转曲线,处理了相机和 IMU 之间的刚体转换问题。

  Mourikis 和 Roumeliotis [18] 开辟了最早成功的 VINS 算法之一,称为多态束缚卡尔曼滤波器(MSCKF),后来使用于航天器下降和着陆 [21] 以及快速无人机自从飞翔 [43]。这种方式利用基于四元数的惯性动力学 [37] 进行形态,取无效的 EKF 更新慎密连系。具体而言,不是将通过相机图像检测和的特征添加到形态向量,而是将它们的视觉方位丈量值投影到特征雅可比矩阵的零空间(即线]),从而保留仅取形态向量中取随机克隆的相机位姿 [45] 联系关系的活动束缚。正在通过移除配合估量可能成百上千个点特征的需要来降低计较量的同时,该操做了特征正在当前的非线性丈量的从头线性化,从而产朝气能的近似恶化。

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