Estimación del estado visual-inercial en tiempo real y autocalibración de MAVs en entornos desconocidos

La combinación de sensores visuales e inerciales ha demostrado ser muy popular en la navegación de robots y, en particular, en la navegación de Vehículos Aéreos Micro (MAV), debido a la flexibilidad en peso, consumo de energía y bajo costo que ofrece. Al mismo tiempo, lidiar con la gran latencia entre las mediciones inerciales y visuales y procesar imágenes en tiempo real impone grandes desafíos de investigación. La mayoría de los sistemas de navegación modernos para MAV evitan abordar esto explícitamente al emplear una estación base para el procesamiento fuera de bordo. En este artículo, proponemos un algoritmo de navegación para MAVs equipados con una cámara única y una Unidad de Medición Inercial (IMU) que es capaz de funcionar a bordo y en tiempo real. El enfoque principal aquí es el módulo de estimación de velocidad propuesto, que convierte la cámara en un sensor de velocidad corporal métrica utilizando datos de IMU dentro de un marco EKF. Mostramos cómo se puede utilizar este módulo para la autocalibración completa del conjunto de sensores en tiempo real. El módulo se usa tanto durante la inicialización como como una solución de respaldo en casos de fallos de seguimiento del módulo VSLAM basado en fotogramas clave. Este último se basa en un algoritmo de alto rendimiento existente, ampliado de tal manera que logra una estimación de pose escalable de 6DoF con complejidad constante. El control rápido de velocidad a bordo se garantiza mediante la dependencia exclusiva del flujo óptico de al menos dos características en dos cuadros de cámara consecutivos y las lecturas correspondientes de la IMU. Nuestro análisis de observabilidad no lineal y nuestros experimentos reales demuestran que este enfoque se puede usar para controlar un MAV en velocidad, mientras que también mostramos resultados de operación a 40Hz en una computadora a bordo Atom de 1.6 GHz.