《多視覺-慣性單元實時高精度連續位姿估計方法研究》是依託浙江大學，由劉勇擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：多視覺-慣性單元實時高精度連續位姿估計方法研究
- 依託單位：浙江大學
- 項目負責人：劉勇
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
利用視覺-慣性測量單元融合測量運動方程未知高加速度物體位姿是近年來興起的一個研究熱點，具有非常巨大的潛在套用價值。本項目擬研究面向多攝像頭-慣性單元的高精度實時連續位姿估計理論和方法。擬研究高精度無偏多攝像頭-慣性單元同時相對位姿標定方法，以解決現有標定方法的系統性偏差問題；擬研究可並行可擴展的多視覺-慣性單元靈活融合框架，以充分利用多核及GPU硬體加速技術，進而適應不同感測器硬體配置下的實時融合；考慮到慣性單元積分法的漂移問題，擬研究綜合慣性單元與多攝像頭所恢復真實尺度信息的實時高精度位姿估計方法；為擴大視覺感知範圍，擬研究不重合視野多攝像頭-慣性單元融合位姿估計方法；最後借鑑視覺里程相關研究進展，擬研究結合慣性單元的長時間視覺估計位姿累積誤差消除方法。本項目的研究不僅對機器人定位與導航、增強現實等領域的基礎理論、模型和算法有所貢獻，而且可直接用於類似的複雜多感測器融合與高精度定位等。
結題摘要
利用視覺-慣性測量單元融合測量運動方程未知高加速度物體位姿是近年來興起的一個研究熱點，具有非常巨大的潛在套用價值。本項目研究面向多攝像頭-慣性單元 的高精度實時連續位姿估計理論和方法。研究高精度無偏多攝像頭-慣性單元同時相對位姿標定方法，以解決現有標定方法的系統性偏差問題；研究可並行可擴展的多視覺-慣性單元靈活融合框架，以充分利用多核及GPU 硬體加速技術，進而適應不同感測器硬體配置下的實時融合；考慮到慣性單元積分法的漂移問題，研究綜合慣性單元與多攝像頭所恢復真實尺度信息的實時高精度位姿估計方法；為擴大視覺感知範圍，研究不重合視野多攝像頭-慣性單元融合位姿估計方法；最後借鑑視覺里程相關研究進展，研究結合慣性單元的長時間視覺估計位姿累積誤差消除方法。本項目的研究不僅對機器人定位與導航、增強現實等領域的基礎理論、模型和算法有所貢獻，而且可直接用於類似的複雜多感測器融合與高精度定位等。
