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An Efficient Closed-Form Solution to Full Visual-Inertial State Initialization
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OA
AI
DOI：10.1109/LRA.2026.3682536.png)
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摘要
En 中文
在这封信中，我们提出了一种封闭形式的初始化方法，可在不进行非线性优化的情况下恢复完整的视觉-惯性状态。与依赖迭代求解器的先前方法不同，我们的方法可得到解析的、易于实现且数值稳定的解，以实现可靠的启动。我们的方法基于小旋转和恒定速度近似，这使得公式保持紧凑，同时保留了运动与惯性测量之间的重要耦合。我们进一步提出了一种基于可观测性的两阶段初始化方案，该方案在准确性与初始化延迟之间取得平衡。在EuRoC数据集上的大量实验验证了我们的假设：与基于优化的方法相比，我们的方法将初始化误差降低了$10-20\%$，同时使用$4\times$更短的初始化窗口，并将计算成本降低了$5\times$。
Keyword:
Visual-inertial SLAM
state initialization
sensor fusion
期刊
I
IF:
5.3
论文数:
1.9K
被引数:
3.9W
机构
引用论文
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