Echtzeit Onboard-Visual-Inertial-Zustandsschätzung und Selbstkalibrierung von MAVs in unbekannten Umgebungen

Die Kombination aus visuellen und inertialen Sensoren hat sich als sehr beliebt bei der Roboternavigation und insbesondere bei der Navigation von Mikro-Luftfahrzeugen (MAVs) erwiesen, aufgrund der Flexibilität in Gewicht, Stromverbrauch und den geringen Kosten, die sie bietet. Gleichzeitig stellt der Umgang mit der großen Latenz zwischen inertialen und visuellen Messungen sowie die Echtzeitverarbeitung von Bildern große Forschungsherausforderungen dar. Die meisten modernen MAV-Navigationssysteme vermeiden es, dies explizit anzugehen, indem sie eine Bodenstation für die Verarbeitung außerhalb des Geräts einsetzen. In diesem Papier schlagen wir einen Navigationsalgorithmus für MAVs vor, die mit einer einzelnen Kamera und einer Inertial Measurement Unit (IMU) ausgestattet sind, der in Echtzeit an Bord betrieben werden kann. Der Schwerpunkt liegt hier auf dem vorgeschlagenen Geschwindigkeitsmessmodul, das die Kamera in einen metrischen Körpersensor für Geschwindigkeiten umwandelt, indem es IMU-Daten innerhalb eines EKF-Rahmens verwendet. Wir zeigen, wie dieses Modul zur vollständigen Selbstkalibrierung der Sensorsuite in Echtzeit genutzt werden kann. Das Modul wird sowohl während der Initialisierung als auch als Rückfalllösung bei Verfolgungsfehlern eines keyframe-basierten VSLAM-Moduls verwendet. Letzteres basiert auf einem bestehenden Hochleistungsalgorithmus, der so erweitert wurde, dass er skalierbare 6DoF-Positionsschätzungen bei konstanter Komplexität erreicht. Die schnelle Geschwindigkeitsregelung an Bord wird sichergestellt durch die alleinige Abhängigkeit vom optischen Fluss von mindestens zwei Merkmalen in zwei aufeinanderfolgenden Kamerabildern und den entsprechenden IMU-Messungen. Unsere nichtlineare Beobachtbarkeitsanalyse und unsere realen Experimente zeigen, dass dieser Ansatz verwendet werden kann, um ein MAV in der Geschwindigkeit zu steuern, während wir auch Ergebnisse des Betriebs bei 40Hz auf einem Onboard-Atom-Computer mit 1,6 GHz zeigen.