ivdon3@bk.ru
Данная работа посвящена построению системы визуально-инерциальной одометрии беспилотного автомобиля, использующей в качестве источника информации как бинокулярные камеры, так и инерциальные датчики, которая была бы способна одновременно определять собственное положение автомобиля и отслеживать относительное положение других участников дорожного движения. Для обеспечения точной и непрерывной локализации предлагается использовать инерциальную навигационную систему и два типа особых точек изображения. Модели глубокого обучения используются для точного и надежного отслеживания особых точек. Для достижения эффективного и надежного сопоставления объектов между двумя кадрами предлагается многоуровневый механизм ассоциации данных, учитывающий возможные ошибки различных компонентов системы. Результаты экспериментов демонстрируют осуществимость и потенциал применения предлагаемой системы.
Ключевые слова: многообъектная визуально-инерциальная одометрия, локализация, ассоциация данных, отслеживание 3D динамических объектов
Данная работа посвящена построению робастной системы визуально-инерциальной одометрии беспилотного автомобиля, использующей бинокулярные камеры и инерциальные датчики в качестве источников информации. Система основана на модифицированной структуре системы VINS-FUSION. Для лучшего баланса количества и качества точек отслеживания предложено использовать два типа особых точек. Для фильтрации неверных совпадений особых точек предложено использовать несколько разных методов. Семантическая и геометрическая информация объединяются для быстрого удаления динамических объектов. Особые точки статических объектов используются для дополнения точек отслеживания. Предлагается многослойный механизм оптимизации для полного использования всех сопоставлений точек и повышения точности оценки движения. Результаты экспериментов демонстрируют эффективность системы.
Ключевые слова: робастная визуально-инерциальная одометрия, локализация, дорожная сцена, многоуровневый механизм оптимизации