【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國科學院上海微系統(tǒng)與信息技術研究所李嘉茂研究員的研究團隊在無人系統(tǒng)視-慣多傳感器校準方面取得了重要進展。研究團隊通過模擬人體視覺與前庭覺，成功提出一種基于流形傳播模型的多傳感器校準方法，并在基于視覺慣性里程計(Visual-Inertial Odometry, VIO)的無人車定位導航應用上完成了驗證。相關成果以題目為“Fast Extrinsic Calibration for Multiple Inertial Measurement Units in Visual-Inertial System”的學術論文發(fā)表在機器人領域頂會ICRA(The 23RD International Conference on Robotics and Automation)上(https://doi.org/10.1109/ICRA48891.2023.10161187)。
 

　　類人多感官的多傳感融合是智能無人系統(tǒng)感知環(huán)境、完成決策的重要手段。其中，通過多傳感器校準獲取傳感器間的外部相對關系，是保障后續(xù)多傳感數(shù)據(jù)融合準確、有效的基本前提。多視覺傳感器和多慣性傳感器(IMU)融合是無人系統(tǒng)自主定位導航應用的主流方案之一，其現(xiàn)有校準方法需要基于精準的傳感器運動軌跡，高度依賴外部傳感器，并易受到環(huán)境條件與觀測噪聲的影響。
 

　　針對以上問題，研究團隊提出了流形傳播模型校準方法，通過建立兩個非線性截斷最小二乘問題來分別估計多IMU的相對平移和旋轉(zhuǎn)，利用推導虛擬IMU算法的通用表達在流形上的傳播方程，在不依賴外部傳感器的條件下，解決了多視覺與多IMU標定的不穩(wěn)定問題。研究團隊將本方法應用于無人車定位導航系統(tǒng)，并在辦公室、走廊、室外、車庫等真實場景進行了功能驗證，速度、準確性和穩(wěn)健性方面優(yōu)于SOTA方法。同時，模擬實驗表明本方法在僅融合2個IMU預測運動時，其精度可以與9個IMU的效果相媲美。本方法具有良好的可擴展性，支持集成到其他IMU融合算法、VIO和激光雷達慣性里程計(LIO)系統(tǒng)。
 

　　上海微系統(tǒng)所于有為工程師為該工作的第一作者，李嘉茂研究員為通訊作者。上述研究工作獲得科技部科技創(chuàng)新2030、國家自然科學基金、上海市級重大專項、上海市優(yōu)秀學術帶頭人、中科院青促會項目等支持。