ВІЗУАЛЬНО-ІНЕРЦІЙНИЙ SLAM З ВИКОРИСТАННЯМ РОЗШИРЕНОГО ФІЛЬТРА КАЛМАНА ДЛЯ АВТОНОМНОЇ НАВІГАЦІЇ - Жарков, А. В.; Маслій, Р. В. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Досліджено використання візуально-інерційного SLAM на основі розширеного фільтра Калмана (EKF) для задач автономної навігації. У дослідженні використано дані з KITTI-датасету, що включають зображення зі стереокамери, а також лінійні та кутові швидкості, отримані з інерційно-вимірювального пристрою. Для визначення візуальних орієнтирів запропоновано використовувати ознаки ORB, які характеризуються швидкістю обчислення та стійкістю до змін освітлення, обертання і масштабування. До того ж розроблено алгоритм вибору релевантних орієнтирів, що дозволяє підвищити точність та швидкість роботи SLAM. Результати серії експериментів продемонстрували, що ефективність роботи системи значною мірою залежить від налаштування співвідношення шумів моделі руху (Q) та сенсорних вимірювань (R). Визначено, що оптимальний діапазон Q/R для досліджуваних наборів даних становить 0,001…0,00001. Для досягнення балансу між швидкістю та якістю роботи системи досліджено вплив кількості релевантних візуальних ознак у межах від 10 до 120. За результатами експериментів встановлено, що оптимальна кількість орієнтирів становить 50…80, а найкращі результати досягнуто коли Q/R = 0,001 або Q/R = 0,00001 залежно від використаного набору даних. Оцінка точності траєкторії здійснювалася за допомогою метрики ATE (абсолютна похибка траєкторії). Для перевірки використовувалися GPS-дані як ground truth. Результати підтвердили, що візуально-інерційний SLAM є ефективним інструментом для автономної навігації, особливо в умовах відсутності GPS. Використання EKF у візуально-інерційному SLAM зменшує обчислювальні витрати порівняно з іншими методами, через що він є оптимальним для пристроїв з обмеженими ресурсами, зокрема для мобільних роботів. Далі планується дослідити оптимізацію вибору орієнтирів, вдосконалення моделювання шумів та адаптацію алгоритму для монокулярних камер з метою підвищення точності та ефективності SLAM. До того ж планується дослідження інваріантного розширеного фільтра Калмана (IEKF) для підвищення точності картографування та стійкості системи у складних і динамічних умовах.