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视觉传感器和惯性传感器的时间标定方法.docx
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视觉传感器和惯性传感器的时间标定方法.docx
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摘要
视觉惯性信息融合的同时定位和建图(SLAM)技术是机器人导航领域的热点问题。多模态数
据同步是数据融合算法的前提,其关键在于获取不同传感器采集时刻的准确时间戳。视觉传
感器的时间戳可通过硬件方法准确获得,而惯性传感器的时间戳通常粗略地用输出时间代
替,这必将导致视觉惯性融合算法精度的降低。针对该问题提出了一种视觉惯性传感器的时
间同步标定方法。首先设计了一种基于平面单摆的标定装置,视觉传感器与惯性传感器在平
面单摆运动中独立捕获数据,并基于同一时钟添加时间标记;其次,提出了基于最小二乘法估
计摆锤重心角位移函数和角速度函数的方法;最后,通过比较两个函数的相位差获得惯性传
感器的输出延时和时间戳。实验结果表明所提方法的重复标定均方差为 0.018 ms,这证明
所提方法的有效性。
Abstract
Simultaneous localization and mapping (SLAM) based on visual-inertial information
fusion is a hot topic in the field of robot navigation. Multimodal data synchronization is a
premise of the data fusion algorithm, and the key to it is to accurately obtain the
timestamps of the acquisition time of different sensors. While the timestamp of the vision
sensor can be accurately obtained by the hardware method, that of the inertial sensor is
usually roughly replaced by the output time, which lowers the accuracy of the visual-
inertial fusion algorithm. In this paper, a method of time synchronization calibration of the
visual-inertial sensor was proposed. A calibration device based on a planar simple
pendulum was designed. The vision sensor and the inertial sensor captured data
independently in the motion of the planar simple pendulum, and timestamps were added
according to the same clock. Then, a method of estimating the angular displacement
function and the angular velocity function of the pendulum’s center of gravity was
proposed by the least squares method. Finally, the output delay and timestamp of the
inertial sensor were obtained by comparing the phase differences of the two functions.
Experimental results show that the standard deviation of repeated calibration by the
proposed method is 0.018 ms, which proves the effectiveness of the method.
1 引言
同时定位和建图
[1-3]
(SLAM)技术在过去 30 年里取得了惊人的进步
[4]
。纯视觉 SLAM 方案
[5]
在高速运动或弱纹理场景存在前后帧图像失配问题,纯惯导方案因加速度计、陀螺仪等存在
的零漂问题而无法长时间独立工作,而视觉惯性信息融合的 SLAM 方案以其鲁棒性优势而成
为移动机器人导航
[6]
、无人驾驶
[7-8]
、无人机
[9-10]
等领域的热门研究课题
[11]
。
多模态数据是实现融合算法的基础,时间同步信息是多模态数据的重要组成部分。视觉惯性
传感器的精确时间标定对于提升多模态数据质量和视觉惯性 SLAM 应用效果至关重要。文
献[ 12-13]使用安装了转角编码器的单摆结构,对视觉传感器与惯性传感器间的相对旋转以
及惯性传感器的轴对准、偏置和比例因子进行了标定,但未对视觉传感器和惯性传感器的时
间信息进行标定。基于时间戳的增量时钟同步(TICSync)
[14]
方法实现了传感器时钟和主处理
器之间的时钟映射,但需要各传感器提供时间戳支持。文献[ 15]在强调时间标定对于视觉惯
性信息融合的重要性的同时,基于互相关法和相位一致法分别完成时间标定,并证明互相关
法在短延时情况下具有高精度和稳定性的优势。文献[ 16]基于时间延迟迭代最近点算法
(TD-ICP),得到 1~2 ms 的时间标定精度。文献[ 17]提出了使用标准计算机接口将多个传感
器同步到本地计算机时间的框架 TriggerSync,使得计算机能基于 USB 接口的相机和惯性传
感器搭建图像稳定系统。Furgale 等
[18]
在连续时间批量估计算法的基础上,进一步实现视觉
传感器和惯性传感器的时间和空间关系的联合标定
[19]
和 Kalibr 时间标定工具
[20]
。Nikolic 等
[21]
提出了基于惯性传感器基准的多相机同步方法,该方法考虑了相机曝光时间变化的因素,在
通过惯性传感器的读取信号触发相机同步的基础上,通过时间补偿使得惯性传感器和相机曝
光中间时刻对齐。文献[ 20]的联合标定方法要求视觉惯性传感器在运动中拍摄固定标定板,
易受光照、运动模糊等影响;文献[ 21]以惯性传感器的时间基准作为传感器系统的时间基准,
使得传感器系统的时间精度受制于惯性传感器的时钟精度,且不支持多个惯性传感器的扩展
同步。
本文针对现有视觉惯性传感器在融合应用中的数据同步需求,从底层硬件建立视觉传感器和
惯性传感器的硬件同步机制和数据同步方法。文献[ 22]使用硬件方法建立统一的时钟计时
器,获取图像数据的时间戳(曝光中间时刻),并记录惯性数据的中断输出时间。在此基础上,本
文提出了基于单摆结构的视觉传感器与惯性传感器的时间标定方法,准确估计出惯性数据的
中断输出时刻相对于采集时刻的输出延时参数。本文通过实验证明以曝光中间时刻作为图
像时间戳的正确性,同时使用惯性传感器的输出延时参数获得惯性时间戳(惯性数据采集时
刻),最终实现视觉惯性信息的数据同步。
2 基本原理
2.1 视觉传感器与惯性传感器的时间标定原理
基于平面单摆结构的视觉传感器和惯性传感器的同步标定原理如图 1 所示。标定装置中,以
旋转中心 O 为原点、重力方向为 X 轴正方向、水平向右方向为 Y 轴正方向建立坐标系,单
摆在 XOY 平面上运动。刻度盘是以 O 为圆心的圆弧,摆锤和连杆刚性连接,视觉惯性传感器
固定在摆锤上,视觉传感器朝向刻度盘并使其光轴尽可能地与刻度盘垂直。为方便表示,假
设摆锤、连杆与待测传感器的重心为 C 点。
图 1. 基于单摆的视觉传感器和惯性传感器的时间标定装置原理图
Fig. 1. Schematic diagram of time calibration device for vision sensor and inertial
sensor based on pendulum
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视觉传感器与惯性传感器的时间标定过程如下。
1) 基于平面单摆结构和同一时间基准,利用视觉传感器和惯性传感器分别获取重心 C 点的
角位移和角速度数据。当单摆静止时,C 点在 OX 轴上,此时视觉传感器光轴对应的刻度为
Δθ。当单摆摆动时,由于刻度盘圆心与单摆的旋转中心重合,则 OC 相对 OX 的角位移 θ 与
视觉传感器(CAM)光轴对应的刻度值 θ
CAM
在摆锤的运动过程中保持不变。则单摆重心 C 点
的角位移可表示为
θ=θCAM−Δθ
。
(1)θ=θCAM-Δθ。(1)
假如惯性传感器的安装位置为 I 点,由于惯性传感器和摆锤刚性连接且以 O 为中心做旋转运
动,则 I 点和 C 点的角速度相同,即
ω=ωI=ωIMU,(2)ω=ωI=ωIMU,(2)
式中:ω 为重心 C 的角速度;ω
I
为 I 点的角速度;ω
IMU
为惯性传感器测得的角速度。至此,通过
视觉传感器和惯性传感器分别获得了摆锤重心 C 的角位移数据和角速度数据。
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