[논문 리뷰] Closed-form solution to cooperative visual-inertial structure from motion

Agostino Martinelli|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 23.

Robotics and Sensor-Based Localization참고 문헌 3인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 두 에이전트 시스템에서 상호 카메라 관측을 통해 절대 스케일, 상대 속도, 상대 자세(오일러 각도), 바이어스를 외부 기준점이나 초기화 없이 전체 관측 가능한 상태를 닫힌 형태의 해법으로 추정하는 협동 시각-자이로스코프 구조에서의 운동을 제시한다. 이 방법은 상호 카메라 관측을 활용하고 시스템 동역학을 해석적으로 해결함으로써 정확한 상태 추정을 달성하며, 주요 기여는 자이로스코프 바이어스가 존재하는 상황에서 성능을 복구하는 데 성공한 새로운 바이어스 추정 기법이다.

ABSTRACT

This paper considers the problem of visual-inertial sensor fusion in the cooperative case and it provides new theoretical contributions, which regard its observability and its resolvability in closed form. The case of two agents is investigated. Each agent is equipped with inertial sensors (accelerometer and gyroscope) and with a monocular camera. By using the monocular camera, each agent can observe the other agent. No additional camera observations (e.g., of external point features in the environment) are considered. All the inertial sensors are assumed to be affected by a bias. First, the entire observable state is analytically derived. This state includes the absolute scale, the relative velocity between the two agents, the three Euler angles that express the rotation between the two agent frames and all the accelerometer and gyroscope biases. Second, the paper provides the extension of the closed-form solution given in [19] (which holds for a single agent) to the aforementioned cooperative case. The impact of the presence of the bias on the performance of this closed-form solution is investigated. As in the case of a single agent, this performance is significantly sensitive to the presence of a bias on the gyroscope, while, the presence of a bias on the accelerometer is negligible. Finally, a simple and effective method to obtain the gyroscope bias is proposed. Extensive simulations clearly show that the proposed method is successful. It is amazing that, it is possible to automatically retrieve the absolute scale and simultaneously calibrate the gyroscopes not only without any prior knowledge (as in [13]), but also without external point features in the environment.

연구 동기 및 목표

• 최소한의 시나리오에서 결정론적이고 초기화가 없는 협동 시각-자이로스코프 상태 추정 솔루션의 부족을 해결한다.
• 외부 점 특징이 존재하지 않을 경우 절대 스케일과 전체 상태 관측 가능성 여부를 조사한다.
• 단일 에이전트의 닫힌 형태 해법을 상호 단일 카메라 관측과 편향이 있는 IMU를 갖춘 협동 두 에이전트 시스템으로 확장한다.
• 자이로스코프 바이어스가 존재할 경우 성능을 복구할 수 있는 강건한 바이어스 추정 방법을 개발한다.
• 절대 스케일과 전체 상태가 상호 에이전트의 시각 및 관성 측정값만으로 자동으로 복원될 수 있음을 입증한다.

제안 방법

• 모든 에이전트의 절대 스케일, 상대 위치, 상대 속도, 상대 자세(오일러 각도), 가속도계 및 자이로스코프 바이어스를 포함한 시스템 상태를 정의한다.
• 양자수와 양측 IMU의 각속도 및 가속도 입력을 사용하여 시스템 동역학을 모델링하며, 상태의 진화가 상태와 입력에만 의존하도록 보장한다.
• 각 에이전트의 국소 기준프레임에서의 상대 위치 및 자세를 사용하여 두 에이전트 간의 베어링 벡터(스케일까지는 정의됨)로 카메라 관측을 표현한다.
• 짧은 시간 간격 동안 수집된 시각 및 관성 측정값에서 유도된 방정식의 시스템을 해석적으로 풀어 닫힌 형태의 해법을 도출한다.
• 리에 미분을 사용한 관측 가능성 랭크 조건을 적용하여 주어진 모델 하에서 모든 22개 상태 성분이 관측 가능하다는 것을 증명한다.
• 닫힌 형태의 해법의 구조와 시스템의 동역학을 활용하여 자이로스코프 바이어스를 추정하는 단순하고 효과적인 방법을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 외부 점 특징이 없고 상호 단일 카메라 관측만 존재하는 협동 시각-자이로스코프 시스템에서 절대 스케일을 복원할 수 있는가?
• RQ2 편향이 있는 IMU를 갖춘 협동 두 에이전트 설정에서 상대 자세, 속도, 바이어스를 포함한 전체 상태가 관측 가능한가?
• RQ3 가속도계 및 자이로스코프 바이어스의 존재가 닫힌 형태 해법의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 초기화 없이도 자이로스코프 바이어스 존재 시 성능을 복구할 수 있는 바이어스 추정 방법을 설계할 수 있는가?
• RQ5 합성 센서 노이즈가 존재하는 실제 MAV 운동에 대해 닫힌 형태 해법이 정확성을 유지하는가?

주요 결과

• 절대 스케일은 외부 지식이나 외부 기준점 없이도 최소한의 두 에이전트 협동 시나리오에서도 관측 가능하며 복원 가능하다.
• 관측 가능성 랭크 조건을 통해 상대 자세(오일러 각도), 상대 속도, 모든 바이어스를 포함한 전체 상태가 해석적으로 관측 가능하다.
• 닫힌 형태 해법의 성능은 자이로스코프 바이어스에 매우 민감하며, 교정되지 않은 상태에서는 추정 정확도가 심각하게 떨어진다.
• 가속도계 바이어스는 성능에 미미한 영향을 미치며, 이는 이러한 오류에 대한 강건성을 시사한다.
• 제안된 자이로스코프 바이어스 추정 방법은 성능을 바이어스가 없는 수준으로 복구시키며, 신뢰할 수 있는 스케일 복원을 가능하게 한다.
• 광범위한 시뮬레이션을 통해 본 방법이 수 초 내로 정확한 상태 추정을 달성함을 확인하였으며, 실시간 MAV 응용에 적합하다.