[논문 리뷰] IC-GVINS: A Robust, Real-time, INS-Centric GNSS-Visual-Inertial Navigation System for Wheeled Robot

Hailiang Tang, Tisheng Zhang외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 11.

Robotics and Sensor-Based Localization인용 수 6

한 줄 요약

IC-GVINS는 휠드 로봇을 위한 인ert리얼 네비게이션 시스템(INS) 중심의 실시간 GNSS-비전-자이로스코픽 네비게이션 시스템으로, 요인 그래프 최적화를 통해 자이로스코픽, 비전, GNSS 측정치를 밀접하게 융합한다. 비전 처리 전반에 걸쳐 정밀한 INS 상태를 활용하고 GNSS를 초기화 및 절대 위치 측정에 사용함으로써, 움직이는 물체가 있는 시각적 열악한 환경에서도 뛰어난 내구성과 정확도를 달성한다.

ABSTRACT

In this letter, we present a robust, real-time, inertial navigation system (INS)-Centric GNSS-Visual-Inertial navigation system (IC-GVINS) for wheeled robot, in which the precise INS is fully utilized in both the state estimation and visual process. To improve the system robustness, the INS information is employed during the whole keyframe-based visual process, with strict outlier-culling strategy. GNSS is adopted to perform an accurate and convenient initialization of the IC-GVINS, and is further employed to achieve absolute positioning in large-scale environments. The IMU, visual, and GNSS measurements are tightly fused within the framework of factor graph optimization. Dedicated experiments were conducted to evaluate the robustness and accuracy of the IC-GVINS on a wheeled robot. The IC-GVINS demonstrates superior robustness in various visual-degenerated scenes with moving objects. Compared to the state-of-the-art visual-inertial navigation systems, the proposed method yields improved robustness and accuracy in various environments. We open source our codes combined with the dataset on GitHub

연구 동기 및 목표

• 복잡하고 시각적 열악한 환경에서 운영되는 휠드 로봇을 위한 내구성 있고 실시간 네비게이션 시스템을 개발하는 것.
• 기존의 비전-자이로스코픽 시스템이 동적인 장면과 열악한 시각적 특징을 처리하는 데 한계를 보일 때, 정밀한 관성 네비게이션을 핵심 구성 요소로 통합하여 이를 해결하는 것.
• 대규모 환경에서 GNSS를 활용해 시스템 초기화 및 절대 위치 측정 정확도를 향상시키는 것.
• INS 중심의 비전 처리 및 엄격한 이방성 캐싱 전략을 통해 전체 네비게이션 내구성을 향상시키는 것.

제안 방법

• 시스템은 고정밀 자이로스코픽 상태를 关건 프레임 기반의 비전 처리 전반에서 주요 기준으로 사용하는 INS 중심 설계를 채택한다.
• GNSS는 상태 초기화 및 대규모 환경에서 절대 위치 제약 조건을 제공하는 데 사용된다.
• 비전 특징 추적 및 자세 추정 과정에서 엄격한 이방성 캐싱 전략을 적용하며, 이는 INS 예측을 기반으로 잘못된 측정치를 거부하는 데 활용된다.
• IMU, 비전, GNSS 측정치가 요인 그래프 최적화 프레임워크 내에서 밀접하게 융합되어 로봇의 궤적을 함께 추정한다.
• 비전 처리 과정은 INS 상태에 의해 안내되어, 특징 손실 또는 저조도 조건에서의 드리프트를 줄이고 일관성을 유지한다.
• 시스템은 실시간으로 구현되었으며, 재현 가능성을 위해 공개된 데이터셋과 함께 오픈소스로 제공된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 INS 중심 설계는 어떻게 시각적 열악한 환경에서 GNSS-비전-자이로스코픽 네비게이션의 내구성을 향상시키는가?
• RQ2 대규모 시나리오에서 GNSS는 초기화 및 절대 위치 측정 정확도 향상에 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 IMU, 비전, GNSS 측정치의 밀접한 융합은 느슨하게 결합되거나 최적화되지 않은 시스템에 비해 전체 네비게이션 성능을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 INS 가이드 비전 처리가 특징 손실 또는 동적인 장면에서 드리프트를 얼마나 줄이고 일관성을 향상시키는가?

주요 결과

• IC-GVINS는 움직이는 물체가 있는 시각적 열악한 장면에서 최첨단 비전-자이로스코픽 시스템을 능가하는 뛰어난 내구성을 보였다.
• 대규모 환경에서도 GNSS를 활용해 정확한 초기화와 안정적인 절대 위치 측정을 달성했다.
• INS 중심의 비전 처리 과정은 저조도 조건이나 특징 손실 시기 동안 드리프트를 크게 줄이고 일관성을 향상시켰다.
• 요인 그래프 최적화를 통한 IMU, 비전, GNSS 데이터의 밀접한 융합은 기존 접근 방식에 비해 향상된 궤적 정확도를 이끌어냈다.
• INS 예측에 기반한 엄격한 이방성 캐싱 전략은 비전 특징 추적 및 자세 추정의 신뢰성을 향상시켰다.
• 시스템은 완전히 오픈소스로 공개되었으며, 공개된 데이터셋을 통해 재현 가능성이 확보되어 휠드 로봇을 위한 실시간 내구성 네비게이션 분야의 추가 연구를 가능하게 했다.