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题名视觉惯性联合标定发展综述
被引量：1
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作者
赵军阳
吕慎华
李永旭
祝慧鑫
张克凡
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机构
火箭军工程大学导弹工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期1-16,共16页
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基金
国家自然科学基金(62305393)。
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文摘
相机和IMU联合可充分利用两个传感器的互补优势,实现数据融合与相互校正。近年来,更多智能化的联合标定方法不断出现,但缺少统一的归纳分析。为此,将视觉惯性联合标定方法统一分类整理,旨在分析各类方法的应用特点与局限性,为相机与IMU联合标定方法应用层面或是研究层面提供更好的选择基础。介绍了相机与IMU标定参数以及标定原理,并从时间、空间两个角度展开论述。分别对在线、离线的时间标定方法,进行分类归纳并作对比分析;从空间的角度,基于IMU和相机的标定方法原理不同将标定方法分为四类:基于优化的标定、基于解耦模型的标定、基于滤波的标定、基于机器学习的标定,深入分析每种方法的优势与局限性等。最后,总结全文并提出未来联合标定的发展趋势:时空统一标定、更多标定工具包、机器学习的扩展、多传感器联合标定等。
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关键词
相机和imu联合
联合标定方法
数据融合与相互校正
视觉惯性联合标定
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Keywords
joint use of cameras and imu
joint calibration methods
data fusion and mutual calibration
visual-inertial joint calibration
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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