与单个IMU相比，多个刚性连接的惯性测量单元（IMU）传感器提供了更丰富的数据流。最先进的方法遵循IMU测量的概率模型，基于在贝叶斯框架下组合的错误的随机性质。但是，负担得起的低级IMU此外，由于其不受相应的概率模型所掩盖的缺陷而遭受了系统的错误。在本文中，我们提出了一种方法，即合并多个IMU（MIMU）传感器数据的最佳轴组成（BAC），以进行准确的3D置置估计，该数据通过从集合中动态选择最佳的IMU轴来考虑随机和系统误差所有可用的轴。我们在MIMU视觉惯性传感器上评估了我们的方法，并将方法的性能与MIMU数据融合的最新方法进行比较。我们表明，BAC的表现优于后者，并且在开放环路中的方向和位置估计都可以提高20％的精度，但需要适当的处理以保持获得的增益。

安装在微空中车辆（MAV）上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而，合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达（GPSAR）系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成，使得在地面上方，雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形（GPSAR）轨迹的生成和自动执行，以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动（RTK）全局导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的测量值，以获得精确，高速平台位置和方向。地面真理实验表明，传感器时机为0.8美元，正如0.1美元的那样，定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比，双位置因子配方可提高高达40％，批量定位精度高达59％。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度，使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。

A monocular visual-inertial system (VINS), consisting of a camera and a low-cost inertial measurement unit (IMU), forms the minimum sensor suite for metric six degreesof-freedom (DOF) state estimation. However, the lack of direct distance measurement poses significant challenges in terms of IMU processing, estimator initialization, extrinsic calibration, and nonlinear optimization. In this work, we present VINS-Mono: a robust and versatile monocular visual-inertial state estimator. Our approach starts with a robust procedure for estimator initialization and failure recovery. A tightly-coupled, nonlinear optimization-based method is used to obtain high accuracy visual-inertial odometry by fusing pre-integrated IMU measurements and feature observations. A loop detection module, in combination with our tightly-coupled formulation, enables relocalization with minimum computation overhead. We additionally perform four degrees-of-freedom pose graph optimization to enforce global consistency. We validate the performance of our system on public datasets and real-world experiments and compare against other state-of-the-art algorithms. We also perform onboard closed-loop autonomous flight on the MAV platform and port the algorithm to an iOS-based demonstration. We highlight that the proposed work is a reliable, complete, and versatile system that is applicable for different applications that require high accuracy localization. We open source our implementations for both PCs 1 and iOS mobile devices 2 .

We propose a multisensor fusion framework for onboard real-time navigation of a quadrotor in an indoor environment, by integrating sensor readings from an Inertial Measurement Unit (IMU), a camera-based object detection algorithm, and an Ultra-WideBand (UWB) localization system. The sensor readings from the camera-based object detection algorithm and the UWB localization system arrive intermittently, since the measurements are not readily available. We design a Kalman filter that manages intermittent observations in order to handle and fuse the readings and estimate the pose of the quadrotor for tracking a predefined trajectory. The system is implemented via a Hardware-in-the-loop (HIL) simulation technique, in which the dynamic model of the quadrotor is simulated in an open-source 3D robotics simulator tool, and the whole navigation system is implemented on Artificial Intelligence (AI) enabled edge GPU. The simulation results show that our proposed framework offers low positioning and trajectory errors, while handling intermittent sensor measurements.

滑动检测对于在外星人表面驾驶的流浪者的安全性和效率至关重要。当前的行星流动站滑移检测系统依赖于视觉感知，假设可以在环境中获得足够的视觉特征。然而，基于视觉的方法容易受到感知降解的行星环境，具有主要低地形特征，例如岩石岩，冰川地形，盐散发物以及较差的照明条件，例如黑暗的洞穴和永久阴影区域。仅依靠视觉传感器进行滑动检测也需要额外的计算功率，并降低了流动站的遍历速率。本文回答了如何检测行星漫游者的车轮滑移而不取决于视觉感知的问题。在这方面，我们提出了一个滑动检测系统，该系统从本体感受的本地化框架中获取信息，该框架能够提供数百米的可靠，连续和计算有效的状态估计。这是通过使用零速度更新，零角度更新和非独立限制作为惯性导航系统框架的伪测量更新来完成的。对所提出的方法进行了对实际硬件的评估，并在行星 - 分析环境中进行了现场测试。该方法仅使用IMU和车轮编码器就可以达到150 m左右的92％滑动检测精度。

我们为腿部机器人提供了一个开源视觉惯性训练率（VILO）状态估计解决方案Cerberus，该机器人使用一组标准传感器（包括立体声摄像机，IMU，联合编码器，，imu，联合编码器）实时实时估算各个地形的位置和接触传感器。除了估计机器人状态外，我们还执行在线运动学参数校准并接触离群值拒绝以大大减少位置漂移。在各种室内和室外环境中进行的硬件实验验证了Cerberus中的运动学参数可以将估计的漂移降低到长距离高速运动中的1％以下。我们的漂移结果比文献中报道的相同的一组传感器组比任何其他状态估计方法都要好。此外，即使机器人经历了巨大的影响和摄像头遮挡，我们的状态估计器也表现良好。状态估计器的实现以及用于计算我们结果的数据集，可在https://github.com/shuoyangrobotics/cerberus上获得。

在本文中，我们提出了用于滚动快门摄像机的概率连续时间视觉惯性频道（VIO）。连续的时轨迹公式自然促进异步高频IMU数据和运动延伸的滚动快门图像的融合。为了防止棘手的计算负载，提出的VIO是滑动窗口和基于密钥帧的。我们建议概率地将控制点边缘化，以保持滑动窗口中恒定的密钥帧数。此外，可以在我们的连续时间VIO中在线校准滚动快门相机的线曝光时间差（线延迟）。为了广泛检查我们的连续时间VIO的性能，对公共可用的WHU-RSVI，TUM-RSVI和Sensetime-RSVI Rolling快门数据集进行了实验。结果表明，提出的连续时间VIO显着优于现有的最新VIO方法。本文的代码库也将通过\ url {https://github.com/april-zju/ctrl-vio}开源。

我们提出了一种雷达惯性内径测量的方法，其使用连续时间框架来熔断来自多个汽车雷达的熔丝测量和惯性测量单元（IMU）。不利的天气条件对雷达传感器的操作性能不同，与相机和激光器传感器不同，对雷达传感器的操作性能没有显着影响。雷达在这种情况下的鲁棒性和乘客车辆雷达的普遍普遍激励我们来看看雷达用于自我运动估计。连续时间轨迹表示不仅应用于实现异构和异步多传感器融合的框架，还应用于通过能够计算封闭形式的姿势及其衍生物来实现高效优化，并且在任何特定时间沿着弹道。我们将我们的连续时间估计与来自离散时间雷达 - 惯性内径型方法的方法进行比较，并表明我们的连续时间方法优于离散时间方法。据我们所知，这是第一次将连续时间框架应用于雷达惯性内径术。

A reliable self-contained navigation system is essential for autonomous vehicles. Based on our previous study on Wheel-INS \cite{niu2019}, a wheel-mounted inertial measurement unit (Wheel-IMU)-based dead reckoning (DR) system, in this paper, we propose a multiple IMUs-based DR solution for the wheeled robots. The IMUs are mounted at different places of the wheeled vehicles to acquire various dynamic information. In particular, at least one IMU has to be mounted at the wheel to measure the wheel velocity and take advantages of the rotation modulation. The system is implemented through a distributed extended Kalman filter structure where each subsystem (corresponding to each IMU) retains and updates its own states separately. The relative position constraints between the multiple IMUs are exploited to further limit the error drift and improve the system robustness. Particularly, we present the DR systems using dual Wheel-IMUs, one Wheel-IMU plus one vehicle body-mounted IMU (Body-IMU), and dual Wheel-IMUs plus one Body-IMU as examples for analysis and comparison. Field tests illustrate that the proposed multi-IMU DR system outperforms the single Wheel-INS in terms of both positioning and heading accuracy. By comparing with the centralized filter, the proposed distributed filter shows unimportant accuracy degradation while holds significant computation efficiency. Moreover, among the three multi-IMU configurations, the one Body-IMU plus one Wheel-IMU design obtains the minimum drift rate. The position drift rates of the three configurations are 0.82\% (dual Wheel-IMUs), 0.69\% (one Body-IMU plus one Wheel-IMU), and 0.73\% (dual Wheel-IMUs plus one Body-IMU), respectively.

对于大多数LIDAR惯性进程，精确的初始状态，包括LiDAR和6轴IMU之间的时间偏移和外部转换，起着重要作用，通常被视为先决条件。但是，这种信息可能不会始终在定制的激光惯性系统中获得。在本文中，我们提出了liinit：一个完整​​的实时激光惯性系统初始化过程，该过程校准了激光雷达和imus之间的时间偏移和外部参数，以及通过对齐从激光雷达估计的状态来校准重力矢量和IMU偏置通过IMU测量的测量。我们将提出的方法实现为初始化模块，如果启用了，该模块会自动检测到收集的数据的激发程度并校准，即直接偏移，外部偏移，外部，重力向量和IMU偏置，然后是这样的。用作实时激光惯性射测系统的高质量初始状态值。用不同类型的LIDAR和LIDAR惯性组合进行的实验表明我们初始化方法的鲁棒性，适应性和效率。我们的LIDAR惯性初始化过程LIINIT和测试数据的实现在GitHub上开源，并集成到最先进的激光辐射射击轨道测定系统FastLiO2中。

视觉惯性导航系统的能力很强大，能够准确估计移动系统在复杂环境中排除全球导航卫星系统的使用。但是，这些导航系统依赖于所使用的传感器的准确和最新的临时校准。因此，这些参数的在线估计器在弹性系统中很有用。本文介绍了现有基于卡尔曼过滤器的框架的扩展，以估算和校准多相机IMU系统的外部参数。除了将过滤器框架扩展到包括多个摄像头传感器外，还重新制定了测量模型以利用通常在基准检测软件中提供的测量数据。使用二级过滤层来估计没有传感器数据的闭环反馈的时间翻译参数。与离线方法相比，使用实验性校准结果，包括使用具有非重叠视野的摄像机来验证滤波器公式的稳定性和准确性。最后，广义过滤代码已经开源，可以在线提供。

自主飞机的导航系统依赖于由套件的读数提供的读数来估计飞机状态。在固定翼车的情况下，传感器套件由三联脉的加速度计，陀螺仪和磁力计，全球导航卫星系统（GNSS）接收器和空中数据系统（皮托管，空气叶片，温度计和晴雨表）组成，并且通常由一个或多个数码相机补充。准确表示每个传感器的行为和错误源，以及摄像机生成的图像，在飞行模拟中是必不可少的，以及对新型惯性或视觉导航算法的评估，以及在低交换的情况下大小，重量和电源）飞机，其中传感器的质量和价格有限。本文为每个传感器提供了现实和可定制的模型，该传感器已被实现为开源C ++模拟。随着时间的推移提供了飞机状态的真正变化，模拟提供了所有传感器产生的误差的时间戳系列，以及地球表面的现实图像，类似于沿着指示的状态位置飞行的真正摄像机飞行的地面表面和态度。

Visual Inertial Odometry (VIO) is one of the most established state estimation methods for mobile platforms. However, when visual tracking fails, VIO algorithms quickly diverge due to rapid error accumulation during inertial data integration. This error is typically modeled as a combination of additive Gaussian noise and a slowly changing bias which evolves as a random walk. In this work, we propose to train a neural network to learn the true bias evolution. We implement and compare two common sequential deep learning architectures: LSTMs and Transformers. Our approach follows from recent learning-based inertial estimators, but, instead of learning a motion model, we target IMU bias explicitly, which allows us to generalize to locomotion patterns unseen in training. We show that our proposed method improves state estimation in visually challenging situations across a wide range of motions by quadrupedal robots, walking humans, and drones. Our experiments show an average 15% reduction in drift rate, with much larger reductions when there is total vision failure. Importantly, we also demonstrate that models trained with one locomotion pattern (human walking) can be applied to another (quadruped robot trotting) without retraining.

近几十年来，Camera-IMU（惯性测量单元）传感器融合已经过度研究。已经提出了具有自校准的运动估计的许多可观察性分析和融合方案。然而，它一直不确定是否在一般运动下观察到相机和IMU内在参数。为了回答这个问题，我们首先证明，对于全球快门Camera-IMU系统，所有内在和外在参数都可以观察到未知的地标。鉴于此，滚动快门（RS）相机的时间偏移和读出时间也证明是可观察到的。接下来，为了验证该分析并解决静止期间结构无轨滤波器的漂移问题，我们开发了一种基于关键帧的滑动窗滤波器（KSWF），用于测量和自校准，它适用于单眼RS摄像机或立体声RS摄像机。虽然关键帧概念广泛用于基于视觉的传感器融合，但对于我们的知识，KSWF是支持自我校准的首先。我们的模拟和实际数据测试验证了，可以使用不同运动的机会主义地标的观察来完全校准相机-IMU系统。实际数据测试确认了先前的典故，即保持状态矢量的地标可以弥补静止漂移，并显示基于关键帧的方案是替代治疗方法。

本文提出了一种容忍故障的3D视觉系统，用于自动机器人操作。特别是，使用集成的Kalman滤波器（KF）中的3D视觉数据和闭环配置中的迭代最接近点（ICP）算法来实现空间对象的姿势估计。内部ICP迭代的最初猜测是由卡尔曼申报人的国家估计传播提供的。卡尔曼过滤器不仅能够估计目标状态，还可以估算其惯性参数。这允许目标一旦滤波，目标就可以预测。因此，由于ICP初始化的精度提高，ICP可以在更广泛的速度上保持姿势跟踪。此外，即使传感器暂时失去其信号，估计器即使由于阻塞造成的损失，估计器将目标的动力学模型纳入估计器中。姿势估计方法的功能通过自动化合作和对接的地面测试床证明。在该实验中，Neptec的激光摄像头系统（LCS）用于对连接到操纵器臂的卫星模型进行实时扫描，该卫星模型是根据轨道和态度动力学驱动的。结果表明，只有在Kalman滤波器和ICP处于闭环配置时，才能实现自由浮动翻滚卫星的可靠跟踪。

The performance of inertial navigation systems is largely dependent on the stable flow of external measurements and information to guarantee continuous filter updates and bind the inertial solution drift. Platforms in different operational environments may be prevented at some point from receiving external measurements, thus exposing their navigation solution to drift. Over the years, a wide variety of works have been proposed to overcome this shortcoming, by exploiting knowledge of the system current conditions and turning it into an applicable source of information to update the navigation filter. This paper aims to provide an extensive survey of information aided navigation, broadly classified into direct, indirect, and model aiding. Each approach is described by the notable works that implemented its concept, use cases, relevant state updates, and their corresponding measurement models. By matching the appropriate constraint to a given scenario, one will be able to improve the navigation solution accuracy, compensate for the lost information, and uncover certain internal states, that would otherwise remain unobservable.

机器人应用不断努力朝着更高的自主权努力。为了实现这一目标，高度健壮和准确的状态估计是必不可少的。事实证明，结合视觉和惯性传感器方式可以在短期应用中产生准确和局部一致的结果。不幸的是，视觉惯性状态估计器遭受长期轨迹漂移的积累。为了消除这种漂移，可以将全球测量值融合到状态估计管道中。全球测量的最著名和广泛可用的来源是全球定位系统（GPS）。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，该方法完全结合了立体视觉惯性同时定位和映射（SLAM），包括视觉循环封闭，并在基于紧密耦合且基于优化的框架中融合了全球传感器模式。结合了测量不确定性，我们提供了一个可靠的标准来解决全球参考框架初始化问题。此外，我们提出了一个类似环路的优化方案，以补偿接收GPS信号中断电中累积的漂移。在数据集和现实世界中的实验验证表明，与现有的最新方法相比，与现有的最新方法相比，我们对GPS辍学方法的鲁棒性以及其能够估算高度准确且全球一致的轨迹的能力。

姿势估计对于机器人感知，路径计划等很重要。机器人姿势可以在基质谎言组上建模，并且通常通过基于滤波器的方法进行估算。在本文中，我们在存在随机噪声的情况下建立了不变扩展Kalman滤波器（IEKF）的误差公式，并将其应用于视觉辅助惯性导航。我们通过OpenVINS平台上的数值模拟和实验评估我们的算法。在Euroc公共MAV数据集上执行的仿真和实验都表明，我们的算法优于某些基于最先进的滤波器方法，例如基于Quaternion的EKF，首先估计Jacobian EKF等。

理想情况下，机器人应该以最大化关于其内部系统和外部操作环境的状态所获得的知识的方式移动。轨迹设计是一个具有挑战性的问题，从各种角度来看，从信息理论分析到基于倾斜的方法。最近，已经提出了基于可观察性的指标来找到能够快速准确的状态和参数估计的轨迹。这些方法的活力和功效尚未在文献中众所周知。在本文中，我们比较了两个最先进的方法，以便可观察性感知轨迹优化，并寻求增加重要的理论澄清和对其整体效力的宝贵讨论。为了评估，我们使用逼真的物理模拟器检查传感器到传感器外部自校准的代表性任务。我们还研究了这些算法的灵敏度，以改变易欣欣传感器测量的信息内容。

用于在线状态估计的随机过滤器是自治系统的核心技术。此类过滤器的性能是系统能力的关键限制因素之一。此类过滤器的渐近行为（例如，用于常规操作）和瞬态响应（例如，对于快速初始化和重置）对于保证自主系统的稳健操作至关重要。本文使用n个方向测量值（包括车身框架和参考框架方向类型测量值）引入了陀螺仪辅助姿态估计器的新通用公式。该方法基于一种集成状态公式，该公式结合了导航，所有方向传感器的外部校准以及在单个模棱两可的几何结构中的陀螺式偏置状态。这种新提出的对称性允许模块化的不同方向测量及其外部校准，同时保持在同一对称性中包括偏置态的能力。随后使用此对称性的基于滤波器的估计量明显改善了瞬态响应，与最新方法相比，渐近偏置和外部校准估计。估计器在统计代表性的模拟中得到了验证，并在现实世界实验中进行了测试。