【瑞士苏黎世联邦理工学院机器人视觉实验室】双无人机分布式变基线立体视觉 论文名称：Distributed Variable-Baseline Stereo SLAM from two UAVs 作者：Marco Karrer and Margarita Chli 发表时间：2020/09/10 论文链接：https://arxiv.org/abs/2009.03671v1 视频演示：https://youtu.be/SdL4Jb-BQ28 推荐原因 VIO已被广泛应用于机器人自主导航，但是，当可观察到的地标远离机器人时（例如高空飞行），这些方法的性能会大大降低。为了解决这个问题，在该文章中使用两台UAV，分别配备一台IMU和一台单眼摄像机，同时使用超宽带模块测量它们之间的相对距离，利用它们的视野重叠和相对距离测量进行协作VIO，实时计算两台UAV的6DoF姿态估计，从而在虚拟环境中进行立体场景估计。该论文提出了一种新颖的分布式融合方案，该方案采用两个UAV形成可调基线的虚拟立体摄像装置。同时，为了自主控制UAV代理，提出了一种分散式协作估计方案，该方案中的每个代理都拥有自己的本地地图，实现平均姿态估计延迟为11ms，同时通过基于共识的优化确保代理估计的一致性。经过在仿真虚拟环境中的全面评估，表明该方法在160m的高空飞行时仍具备有效性。将这两个代理用作具有可调基线的虚拟立体摄像机，处理可能较大的场景深度，远远超出了最新VIO方法的能力。

图1. 通过两台分别配备IMU和一台单眼摄像机的无人机，同时使用超宽带模块测量它们之间的相对距离，利用分布式传感器融合框架可靠地估算两架无人机的姿态。底部两个图像中的红色和蓝色圆圈分别表示具有和不具有关联的3D关键点

主要贡献如下：

提出了一个新颖的实时传感器融合框架，结合了来自两架无人机的单目视觉和IMU数据，以及它们之间的相对距离测量值（例如，超宽带模块），即使在高空飞行条件下，也能够可靠地估计相对姿态海拔 首次将ARock异步并行协同更新框架用于多主体估计，首次实现分布式方式滑动窗口束调整 在模拟仿真环境中对该系统进行了全面评估，表明该方法可在更高海拔上优于SOTA方法 利用两个UAV中可调整立体视觉基线的优点，通过简单的编队控制器进行准确的姿态估计

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