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摘要湖南大學(xué)周易教授團(tuán)隊(duì)(NAIL實(shí)驗(yàn)室)在先前的研究基礎(chǔ)之上進(jìn)行了創(chuàng)新性改進(jìn),提出了基于事件相機(jī)的雙目視覺與慣性里程計(jì)系統(tǒng),著重優(yōu)化了3D建圖效率與位姿估計(jì)精度。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】基于擬神經(jīng)形態(tài)事件的視覺里程計(jì)是視覺同步定位與建圖(SLAM)領(lǐng)域的一個(gè)新興技術(shù)分支。其研究目標(biāo)是將仿生的擬神經(jīng)形態(tài)視覺技術(shù)應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人的狀態(tài)估計(jì)任務(wù),以解決傳統(tǒng)方法在高速運(yùn)動(dòng)、非理想光照等極端工況下性能退化或失效的問題。作為新一代視覺傳感器,事件相機(jī)相比于傳統(tǒng)相機(jī)具有更高的時(shí)間分辨率和動(dòng)態(tài)范圍,能夠?yàn)橐苿?dòng)機(jī)器人在高速運(yùn)動(dòng)或高動(dòng)態(tài)范圍光照場景下的位姿估計(jì)提供強(qiáng)有力的支持。然而,如何設(shè)計(jì)兼容此類傳感器特殊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的高效算法,仍然是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的研究問題。
 
  針對上述問題,湖南大學(xué)周易教授團(tuán)隊(duì)(NAIL實(shí)驗(yàn)室)在先前的研究基礎(chǔ)之上進(jìn)行了創(chuàng)新性改進(jìn),提出了基于事件相機(jī)的雙目視覺與慣性里程計(jì)系統(tǒng),著重優(yōu)化了3D建圖效率與位姿估計(jì)精度。通過設(shè)計(jì)新型邊緣點(diǎn)的采樣策略并融合前后幀與左右目的深度信息,有效提升了建圖模塊的完整性與計(jì)算效率;針對相機(jī)位姿估計(jì)中俯仰與偏航分量的退化問題,該研究通過引入IMU測量數(shù)據(jù)作為運(yùn)動(dòng)先驗(yàn),構(gòu)建緊湊且穩(wěn)健的后端優(yōu)化框架,實(shí)現(xiàn)IMU偏置與線速度的實(shí)時(shí)估計(jì)。實(shí)驗(yàn)表明,相較于現(xiàn)有主流算法,研究所提出的系統(tǒng)在大尺度室外場景下展現(xiàn)出更高的定位精度(圖1)和更為優(yōu)秀的實(shí)時(shí)性能。
 
圖1湖南大學(xué)校園內(nèi)的定位實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示。
 
  研究成果以“ESVO2: Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Event Cameras”為題發(fā)表在機(jī)器人領(lǐng)域頂級期刊IEEE Transactions on Robotics(T-RO)上。同時(shí),該論文系機(jī)器人學(xué)院首次以學(xué)生作為第一作者發(fā)表在T-RO期刊的科研成果。湖南大學(xué)機(jī)器人學(xué)院為該工作第一完成單位,2023級博士生牛軍凱與鐘聲為共同第一作者,周易教授為通訊作者。此外,香港科技大學(xué)鄭家純機(jī)器人研究所的路修遠(yuǎn)博士、沈劭劼教授,以及柏林工業(yè)大學(xué)的Guillermo Gallego教授也參與了該項(xiàng)工作。該項(xiàng)研究得到了國家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目資助。

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