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RP-VIO:面向动态环境的基于平面的鲁棒视惯融合里程计(IROS2021)

发布时间:2021-11-05 07:00:00 ,浏览量:1

e9afa16737259c4934eec206a6fe9bbc.png RP-VIO: Robust Plane-based Visual-Inertial Odometry for Dynamic Environments

来源:Ram K, Kharyal C, Harithas S S, et al. RP-VIO: Robust Plane-based Visual-Inertial Odometry for Dynamic Environments[J]. IROS 2021

单位:印度海得拉巴机器人研究中心;

代码开源:https://github.com/karnikram/rp-vio

针对问题:

面向动态场景的鲁棒视惯融合里程计

提出方法:

充分利用场景中的平面约束,在初始化、滑窗优化中对自身位姿进行优化

达到效果:

相较于VINS-Mono、VINS-Mask,RP-VIO在论文自建数据集、VIODE、OpenLORIS-Scene、ADVIO数据集上实现了鲁棒且准确的定位效果。

Abstract

VINS系统在实际部署中面临着一个关键的挑战&

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