OpenVINS

La piattaforma aperta di riferimento per la ricerca sulla stima dello stato visivo-inerziale

Licenza

GPL-3.0

Panoramica

OpenVINS, del Robot Perception and Navigation Group (RPNG) dell'Università del Delaware, è una piattaforma aperta per la ricerca sulla navigazione visivo-inerziale. Al suo centro c'è uno stimatore basato su filtro, costruito su un filtro di Kalman a finestra scorrevole sulla varietà (della linea MSCKF) con calibrazione online telecamera-IMU, e viene distribuito con i simulatori, gli strumenti di valutazione e la documentazione che ne hanno fatto la baseline di riferimento nella letteratura VIO.

OpenVINS fonde immagini delle telecamere e misure IMU in una stima dello stato a 6 gradi di libertà in tempo reale. Lo stimatore è un filtro di Kalman esteso sulla varietà basato su tipi, nella tradizione MSCKF: i landmark SLAM e le tracce di feature MSCKF condividono una finestra scorrevole, con jacobiani first-estimates per la consistenza, calibrazione online dei parametri intrinseci ed estrinseci della telecamera e dell'offset temporale, e supporto per configurazioni monoculari, stereo e multicamera. Attorno allo stimatore il progetto fornisce un ecosistema di ricerca completo: un simulatore guidato dal ground truth, il toolkit ov_eval per la valutazione dell'errore di traiettoria, wrapper per ROS 1 e ROS 2 e una documentazione dettagliata delle derivazioni sottostanti. Il suo sistema modulare di 'tipi' permette ai ricercatori di aggiungere nuove variabili di stato (parametri di calibrazione, nuovi sensori) senza riscrivere gli interni del filtro, ed è proprio per questo che così tanti articoli VIO si confrontano con OpenVINS o si basano su di esso.

Perché è importante

OpenVINS è la baseline aperta di riferimento per l'odometria visivo-inerziale: quando vengono pubblicati nuovi metodi VIO, OpenVINS è il sistema con cui si confrontano, e le sue derivazioni documentate insieme agli strumenti di valutazione hanno trasformato la ricerca VIO rigorosa da specialità di laboratori chiusi a qualcosa che qualsiasi gruppo può riprodurre.

Il problema che risolve

I robot senza GPS (droni al chiuso, visori AR, robot con gambe e robot mobili) hanno bisogno di una posa precisa in tempo reale da sensori economici. OpenVINS fornisce uno stimatore dello stato telecamera+IMU consistente e calibrato, più l'infrastruttura di simulazione e valutazione per potersene fidare ed estenderlo.

Punti chiave

• Filtro a finestra scorrevole sulla varietà (linea MSCKF) con jacobiani first-estimates per la consistenza
• Calibrazione online dei parametri intrinseci della telecamera, degli estrinseci telecamera-IMU e dell'offset temporale
• Supporto monoculare, stereo e multicamera con wrapper per ROS 1 e ROS 2
• Include un simulatore con ground truth e il toolkit ov_eval per la valutazione delle traiettorie
• La baseline pubblicata di fatto per la ricerca sull'odometria visivo-inerziale

A chi si rivolge

• Ricercatori di VIO e stima dello stato
• Ingegneri di droni e AR/VR che necessitano di localizzazione senza GPS
• Dottorandi e studenti magistrali che studiano la stima basata su filtri di Kalman
• Team di robotica che valutano stack di sensori telecamera+IMU

Limiti

• Il design basato su filtro sacrifica un po' di precisione rispetto ai sistemi basati su ottimizzazione sulle traiettorie lunghe
• Nessuna chiusura del loop integrata nello stimatore principale (esiste un modulo secondario, ov_secondary)
• Richiede un'attenta caratterizzazione del rumore della IMU per le migliori prestazioni
• La licenza GPL-3.0 limita la realizzazione di prodotti closed source