远形时空在《IEEE Access》国际刊物上发表高水平学术论文

近期，由我公司实习研究员权美香博士（哈尔滨工业大学）和公司CTO黄石生博士等联合撰写的科研论文《Accurate Monocular Visual-Inertial SLAM Using a Map-Assisted EKF Approach》在国际期刊《IEEE Access》上在线发表（DOI:10.1109/ACCESS.2019.2904512），哈尔滨工业大学智能机器研究所朴松浩教授和我公司CTO黄石生博士为该论文的联合通讯作者。《IEEE Access》发表原创性研究成果且具有广泛影响的高水平国际学术刊物，其涉及计算机科学、信息工程、电力电子等领域，2017年影响因子3.557，为ISI的JCR 1区期刊。

近年来，单目视觉-惯性融合的SLAM系统是视觉SLAM领域研究的热点问题，也是Google著名的ProjectTango、苹果ARCore等黑科技的核心技术。该技术的痛点在于视觉追踪前端的效率和准确率平衡、以及视觉惯性单元稳定可靠的初始化估计等问题。该研究论文提出将EKF滤波器引入到高效的前端视觉追踪，得到准确的传感器状态估计，特别是传感器运动速度和惯性单元漂移参数的准确估计；并提出一个将高效的视觉追踪前端与准确的优化后端紧密结合的反馈机制，得到一个准确而高效的单目-惯性视觉SLAM系统。此外，该研究论文还提出一个稳定可靠的初始化估计方法，相比已有的方法，可以很大程度上提高单目-惯性视觉SLAM系统的初始化估计问题，从而客服初始化漂移难题，获得稳定、可靠、高效、准确的单目-惯性视觉SLAM系统。该系统比已有的算法，例如ROVIO、OKVIS、VINS-Mono等在稳定性、准确性上都有很大提升。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8665859

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