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A combinação de sensores visuais e inerciais provou ser muito popular na navegação de robôs e, em particular, na navegação de Veículos Aéreos Micro (MAV) devido à flexibilidade em peso, consumo de energia e baixo custo que oferece. Ao mesmo tempo, lidar com a grande latência entre medições inerciais e visuais e processar imagens em tempo real impõe grandes desafios de pesquisa. A maioria dos sistemas modernos de navegação para MAVs evita abordar isso explicitamente ao empregar uma estação terrestre para processamento fora da placa. Neste artigo, propomos um algoritmo de navegação para MAVs equipados com uma única câmera e uma Unidade de Medição Inercial (IMU) que é capaz de operar a bordo e em tempo real. O foco principal aqui é no módulo de estimativa de velocidade proposto, que converte a câmera em um sensor de velocidade de corpo métrico usando dados da IMU dentro de um framework EKF. Mostramos como esse módulo pode ser usado para a auto-calibração total do conjunto de sensores em tempo real. O módulo é então utilizado tanto durante a inicialização quanto como uma solução de fallback em falhas de rastreamento de um módulo VSLAM baseado em chave de quadro. Este último é baseado em um algoritmo de alto desempenho existente, estendido de tal forma que atinge uma estimativa de pose 6DoF escalável com complexidade constante. Um controle rápido de velocidade a bordo é garantido pela dependência exclusiva do fluxo óptico de pelo menos duas características em dois quadros de câmera consecutivos e as leituras correspondentes da IMU. Nossa análise de observabilidade não linear e nossos experimentos reais demonstram que esta abordagem pode ser usada para controlar um MAV em velocidade, enquanto também mostramos resultados de operação a 40Hz em um computador Atom embarcado de 1.6 GHz.
Weiß et al. (2012) estudaram essa questão.