77、异构传感器融合与实时自校准技术解析

最新推荐文章于 2025-10-11 15:56:46 发布

day7

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分类专栏：机器人前沿：从理论到实践文章标签：异构传感器融合 Customer Relationship Mapping (CRM) FastCal算法

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异构传感器融合与实时自校准技术解析

1. 异构传感器融合实验结果

在多模态物理机器人系统中，对异构传感器的性能进行了实验验证。
- 实验一：单机器人单范围传感器
- 对比了基于置信度丰富的三维网格映射（CRM）和OctoMap框架中基于对数几率的网格映射。通过图7展示了不同传感器噪声标准差下地图平均绝对误差（MAE）随时间的变化。MAE是对整个映射过程中更新的所有体素进行平均，以突出显示地图受影响部分的改进。
- 计算了真实误差与估计标准差之间的皮尔逊相关系数，结果表明CRM估计的标准差与误差高度相关，可靠地捕捉了映射置信度。
- 实验二：单机器人多范围传感器
- 比较了CRM和对数几率地图在两种模态组合和分离情况下的MAE。结果显示，CRM比对数几率地图具有更高的准确性，表明占用网格中的传感器融合受益于贝叶斯公式。
- 实验三：双机器人多范围传感器
- 展示了使用CRM生成的全局地图的定性结果。

实验类型	对比方法	结果
实验一	CRM vs 对数几率网格映射	CRM估计标准差与误差高度相关
实验二	CRM vs 对数几率地图	CRM准确性更高
实验三	-	展示CRM全局地图定性结果

2. 实验洞察

虚假测量 ：扫描激光在边缘附近会产生各种错误点，这些幻影点通常位于边缘后方靠近激光射线处。在受多个远距离物体影响的激光扫描点上，这种影响更为明显。像Velodyne VLP - 16这样每次激光扫描能捕获多个回波的LiDAR，比实验中使用的轻量级Hokuo LiDAR对虚假测量更具鲁棒性。
表面反射 ：扫描激光依赖于从物体表面反射到接收单元的光束，返回信号的强度受表面反射特性影响。如地板等反光表面的激光扫描会产生错误测量，过滤方法可有效去除反射和透明物体产生的回波测量。

graph LR
    A[扫描激光测量] --> B[虚假测量]
    A --> C[表面反射影响]
    B --> D[产生幻影点]
    C --> E[出现错误深度测量]
    D --> F[受远距物体影响更明显]
    E --> G[过滤方法去除回波测量]

3. 快校准（FastCal）算法概述

提出了一种传感器外部自校准解决方案，具有低时间复杂度、有竞争力的准确性，并能优雅处理校准参数漂移和参数空间中不可观测方向等常见的特殊情况。该算法主要由三部分组成：
1. 基于信息论的段选择，用于恒定时间估计。
2. 通过Fisher信息矩阵的秩揭示分解进行可观测性感知的参数更新。
3. 通过段的时间衰减进行漂移校正自校准。

4. 相关工作

视觉辅助惯性导航 ：目前大多数技术采用滤波方法或平滑公式，滤波方法存在因过去测量的线性化误差引入不一致性的问题，一些近期工作已着手解决这些问题。
相机校准 ：使用已知校准模式（如棋盘格）结合非线性回归的方法在计算机视觉中较为流行，但需要专业知识才能达到较高精度，在需要频繁重新校准的移动平台上不太方便。一些作者将校准问题纳入状态空间估计框架，滤波技术基于卡尔曼滤波器具有在线特性，但在非线性系统中，基于迭代优化的平滑技术在准确性方面可能更优。

5. 快校准算法方法

算法流程

算法1: FastCal算法
数据: 每个N个传感器的相对姿态测量; 参考传感器Nref, 传感器放置的初始猜测。
结果: 传感器到传感器的外部SE(3): Θ
初始化 Θ ← 初始猜测;
if 测量数量(Dcandidate) < θmeas then
    Dcandidate ← 新测量;
else
    根据(2)估计 Θ|Dcandidate;
    if 段数量(Dinfo) < θpq then
        Dinfo ← Dcandidate;
    else
        根据2.2检查Dcandidate是否应交换到Dinfo中;
        if Dinfo ← Dcandidate then
            使用TSVD根据(5)估计 Θ|Dinfo;
        end
    end
end
for i ← 0 to 段数量(Dinfo) do
    if 根据(6)对Dcandidate i的时间衰减 < 0.001 then
        从Dinfo中移除Dcandidate i
    end
end

参数设置
|函数|符号|默认值|
| ---- | ---- | ---- |
|TSVD阈值|θϵsvd|0.1|
|最大熵|θΣmax|15|
|优先队列中的段数|θpq|10|
|每个候选的测量数|θmeas|10|
|关键帧平移 [m]|θkftrans|0.15|
|关键帧旋转 [rad]|θkfrot|0.1745|
|时间衰减|θλ|0.04|
|连续相同估计的数量|θsame|3|
|最小总更新|θmin update|0.008|

6. 问题表述

聚焦于估计两个无共同可见特征的相机之间的传感器到传感器的SE(3)刚体变换。校准问题可以在贝叶斯估计框架中表述为一个优化问题：
[
\hat{\mu} {\Theta XL} = \arg\max {\Theta XL} p(\Theta, X, L|Z) = \arg\min_{\Theta XL} -\log p(\Theta, X, L|Z)
]
其中，估计参数包含机器人姿态（X）、地标（L）和校准（Θ）参数，Z是传感器测量值。这种表述的优点是利用了所有测量的联合信息，但计算复杂度较高。
也可以利用大多数机器人系统已经为每个相机估计了简化状态的事实，将寻找传感器到传感器的外部参数问题表述为一个对齐问题：
[
\hat{\Theta} = \arg\max_{\Theta} p(\Theta|X) = \arg\min_{\Theta} -\log p(\Theta|X)
]

7. 信息段选择

依次处理小批量数据，并根据其对校准的效用决定是否保留。定义优先队列中的当前数据集为$D_{info}$，它包含了校准变量Θ的当前信息性测量。传感器不断流式传输新数据，积累在另一个大小为$\Delta N$的批次中。通过熵的计算来判断是否将新批次数据交换到优先队列中，以确保队列中的数据具有较高的信息含量。

graph LR
    A[传感器数据] --> B[积累新批次数据]
    B --> C[计算熵]
    C --> D{是否交换到优先队列}
    D -- 是 --> E[更新优先队列数据]
    D -- 否 --> F[继续积累新数据]
    E --> G[重新估计校准参数]

综上所述，异构传感器融合和快校准算法在机器人系统中具有重要意义。异构传感器融合实验展示了CRM在多模态机器人系统中的优势，而快校准算法为传感器外部自校准提供了高效、准确的解决方案，能够应对复杂环境和长期运行中的各种问题。未来，将进一步探索如何将这些技术更好地应用于实际机器人系统，提高机器人的自主性和适应性。

异构传感器融合与实时自校准技术解析

8. 实验验证与性能评估

为了验证FastCal算法的性能，进行了一系列实验。实验在一个实际的机器人平台上进行，该平台配备了多个传感器，包括相机和惯性测量单元（IMU）。实验持续了约3周，机器人行驶了大约170公里，模拟了长期运行的场景。
- 与其他算法的比较 ：FastCal算法在运行速度上比类似的自校准算法快一个数量级（相机到相机的外部参数校准，不包括特征匹配和图像预处理）。这使得它非常适合集成到现有的资源受限的机器人系统中。
- 处理特殊情况的能力 ：在实验中，FastCal算法能够有效地处理校准参数的漂移和参数空间中不可观测的方向。通过信息论的段选择和可观测性感知的参数更新，算法能够在复杂环境下保持较高的校准精度。

算法	运行速度	处理特殊情况能力
FastCal	快一个数量级	有效处理漂移和不可观测方向
其他类似算法	较慢	处理能力较弱

9. 应用场景与优势

长期自主运行的机器人 ：对于需要长期在复杂环境中运行的机器人，如行星探索机器人、物流机器人等，FastCal算法能够实时校准传感器的外部参数，确保机器人的定位和导航精度。
资源受限的系统 ：由于FastCal算法具有低时间复杂度，它可以在资源受限的机器人系统中高效运行，如嵌入式系统、小型无人机等。
异构传感器融合 ：结合异构传感器融合技术，FastCal算法可以提高机器人对环境的感知能力，实现更准确的地图构建和目标识别。

graph LR
    A[长期自主运行机器人] --> B[实时校准参数]
    C[资源受限系统] --> D[高效运行]
    E[异构传感器融合] --> F[提高感知能力]
    B --> G[确保定位导航精度]
    D --> H[适应资源限制]
    F --> I[实现准确地图构建和目标识别]

10. 技术总结

异构传感器融合 ：通过CRM方法，在多模态物理机器人系统中实现了更准确的地图构建和更高的映射置信度。实验结果表明，CRM在准确性和一致性方面优于传统的对数几率地图。
FastCal算法 ：提出的FastCal算法为传感器外部自校准提供了一种高效、准确的解决方案。该算法通过信息论的段选择、可观测性感知的参数更新和漂移校正自校准，能够处理校准参数的漂移和参数空间中不可观测的方向，并且运行速度快，适合集成到现有的机器人系统中。

11. 未来研究方向

与规划的集成 ：将FastCal算法与机器人的规划系统集成，利用CRM的估计置信度进行轨迹优化，提高机器人在未知、非结构化环境中的自主导航能力。
通信压缩 ：研究如何在通信链路受限或临时阻塞的情况下，压缩CRM地图，以减少带宽需求，实现更高效的分布式地图构建。
与定位管道的结合 ：将FastCal算法与视觉惯性里程计（如Stereo MSCKF - VIO）或基于LiDAR的里程计相结合，实现真正的自主定位和导航。

未来研究方向	目标
与规划的集成	提高机器人自主导航能力
通信压缩	减少带宽需求
与定位管道的结合	实现真正的自主定位和导航

12. 总结

异构传感器融合和实时自校准技术在机器人领域具有重要的应用价值。通过CRM方法实现了异构传感器的有效融合，提高了机器人对环境的感知和地图构建能力。FastCal算法为传感器外部自校准提供了一种高效、准确的解决方案，能够应对长期运行和复杂环境中的各种挑战。未来的研究将进一步拓展这些技术的应用范围，提高机器人的自主性和适应性，推动机器人技术在更多领域的发展。