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Robust Visual-Inertial State Estimation with Multiple Odometries and Efficient Mapping on an MAV with Ultra-Wide FOV Stereo Vision

Müller, Marcus Gerhard und Steidle, Florian und Schuster, Martin und Lutz, Philipp und Maier, Moritz und Stoneman, Samantha und Tomic, Teodor und Stürzl, Wolfgang (2018) Robust Visual-Inertial State Estimation with Multiple Odometries and Efficient Mapping on an MAV with Ultra-Wide FOV Stereo Vision. In: 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2018. IROS 2018, 2018-10-01 - 2018-10-05, Madrid, Spain. doi: 10.1109/iros.2018.8594117. ISBN 978-153868094-0. ISSN 2153-0858.

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Kurzfassung

The here presented flying system uses two pairs of wide-angle stereo cameras and maps a large area of interest in a short amount of time. We present a multicopter system equipped with two pairs of wide-angle stereo cameras and an inertial measurement unit (IMU) for robust visual-inertial navigation and time-efficient omni-directional 3D mapping. The four cameras cover a 240 degree stereo field of view (FOV) vertically, which makes the system also suitable for cramped and confined environments like caves. In our approach, we synthesize eight virtual pinhole cameras from four wide-angle cameras. Each of the resulting four synthesized pinhole stereo systems provides input to an independent visual odometry (VO). Subsequently, the four individual motion estimates are fused with data from an IMU, based on their consistency with the state estimation. We describe the configuration and image processing of the vision system as well as the sensor fusion and mapping pipeline on board the MAV. We demonstrate the robustness of our multi-VO approach for visual-inertial navigation and present results of a 3D-mapping experiment.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/122805/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:Best paper award.
Titel:Robust Visual-Inertial State Estimation with Multiple Odometries and Efficient Mapping on an MAV with Ultra-Wide FOV Stereo Vision
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Müller, Marcus GerhardMarcus.Mueller (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Steidle, FlorianFlorian.Steidle (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6935-9810NICHT SPEZIFIZIERT
Schuster, MartinMartin.Schuster (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6983-3719NICHT SPEZIFIZIERT
Lutz, Philippphilipp.lutz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Maier, MoritzMoritz.Maier (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3447-7611NICHT SPEZIFIZIERT
Stoneman, SamanthaSamantha.Stoneman (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tomic, Teodorteodor.tomic (at) gmail.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Stürzl, WolfgangWolfgang.Stuerzl (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2018
Erschienen in:2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2018
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/iros.2018.8594117
ISSN:2153-0858
ISBN:978-153868094-0
Status:veröffentlicht
Stichwörter:MAV; UAV; visual odometry; multiple cameras; robust state estimation; 3D mapping; robust visual-inertial navigation; ultra-wide FOV stereo vision; robotic
Veranstaltungstitel:IROS 2018
Veranstaltungsort:Madrid, Spain
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:1 Oktober 2018
Veranstaltungsende:5 Oktober 2018
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):Vorhaben Intelligente Mobilität (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Müller, Marcus Gerhard
Hinterlegt am:07 Dez 2018 17:24
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:26

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