Development of a Small Electric Robot Boat for Mowing Aquatic Weeds
Development of a Small Electric Robot Boat for Mowing Aquatic Weeds
复制标题
用于割草水草的小型电动机器人船的开发
DOI：
10.1109/jsen.2021.3101370
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发表时间：
2021
影响因子：
1.5
通讯作者：
Kenichi Furuhashi,Kenji Imou
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yutaka Kaizu;Tetsuo Shimada;Yusuke Takahashi;Sho Igarashi;Hiroyuki Yamada;Kenichi Furuhashi,Kenji Imou
近年来，在视觉惯性里程计（VIO）技术中出现了许多令人印象深刻的结果，通过扩展卡尔曼滤波器（EKF）或非线性优化可以实现精确的状态估计。但是，这些方法很少是开源的，并且由于暂时缺乏特征点和快速运动，它们往往在真实的实验中失败。因此，在这项研究中，我们使用编码器来克服纯粹基于视觉的同时定位和映射（SLAM）的暂时失败。在这里，我们提出了一个生成的测量模型的编码器，并推导出最大后验概率（MAP）估计和必要的雅可比优化的表达式。我们使用我们的理论，提出了一种新的紧密耦合的视觉惯性编码器RGB-D（RGB-D）SLAM系统。在内部数据集上对我们的系统进行的测试证实，我们的建模工作在真实的时间内实现了准确（均方根误差（RMSE）约为2-7 cm）和鲁棒的状态估计。源代码和包含编码器信息的数据集已经发布以供验证。
Recent years have seen multiple impressive results in visual-inertial odometry (VIO) techniques, by which accurate state estimation can be achieved via the extended Kalman filter (EKF) or nonlinear optimization. However, these approaches are rarely open source, and they tend to fail in real experiments due to the temporary lack of feature points and fast motion. Therefore, in this study, we used encoders to overcome the temporary failure of purely vision-based simultaneous localization and mapping (SLAM). Here, we propose a generative measurement model for encoders and derive an expression for the maximum a posteriori (MAP) estimate and necessary Jacobians for optimization. We use our theory to present a novel tightly coupled visual-inertial encoder RGB-Depth (RGB-D) SLAM system. Tests on our system on an in-house dataset confirmed that our modeling effort led to accurate (with a root mean squared error (RMSE) of approximately 2–7 cm) and robust state estimation in real time. The source code and our dataset containing the encoder information have been published for verification.
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