Odometría Visual-Inercial basada en Keyframe y Calibración Extrínseca de Cámara Usando Filtro de Kalman Extendida

Este artículo propone un método novedoso para la Odometría Visual-Inercial (VIO) basado en una cámara RGB-D y una Unidad de Medición Inercial (IMU). Para fusionar los datos de mediciones visuales e inerciales, se utiliza un Filtro de Kalman Extendida (EKF), mientras proponemos un procedimiento iterativo para reducir el error de linealización. Nuestro método no solo estima la trayectoria de la cámara, sino que también calibra la gravedad y los extrínsecos de la cámara, es decir, la pose relativa entre la cámara y la IMU. En lo que respecta a la odometría visual, se emplea una estrategia de KeyFrame, ya que tiende a superar la alineación cuadro a cuadro. Además, combinamos odometría visual basada en características e ICP, para proporcionar una estimación precisa y robusta. Los resultados de evaluación en simulación y datos reales muestran la efectividad de nuestro enfoque.