一种基于深度确定性策略梯度的视觉惯性自校准方法
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摘要
一种基于深度确定性策略梯度的视觉惯性自校准方法，具体包括以下步骤：(1)建立相机和IMU测量误差模型，利用非线性优化算法求解相机‑IMU参数；(2)计算Fisher信息矩阵，并分析视觉惯性标定系统可观测性；(3)将标定过程建模为马尔可夫决策过程，明确智能体的状态空间、动作空间、状态转移函数和奖励函数；(4)设计基于深度确定性策略梯度的强化学习标定算法，确定不可观测的离散运动序列，从校准数据集筛选出可观测子序列用于参数标定。该方法能有效简化标定过程和降低计算量，无需专业的人工标定和精准的初始化参数，可以智能化选择完全可观测的动作序列进行参数标定。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度确定性策略梯度的视觉惯性自校准方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113340324A
申请号 ：
CN202110583354.3
公开（公告）日 ：
2021-09-03
申请日 ：
2021-05-27
授权号 ：
CN113340324B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
王立辉祝文星陈飞鹏唐兴邦
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区四牌楼2号
代理机构 ：
南京众联专利代理有限公司
代理人 ：
蒋昱
优先权 ：
CN202110583354.3
主分类号 ：
G01C25/00
IPC分类号 ：
G01C25/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01C
测量距离、水准或者方位；勘测；导航；陀螺仪；摄影测量学或视频测量学
G01C25/00
有关本小类其他各组中的仪器或装置的制造、校准、清洁或修理
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2021-09-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01C 25/00
申请日 : 20210527
申请日 : 20210527
2021-09-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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