iKalibr: Unified Targetless Spatiotemporal Calibration for Resilient Integrated Inertial Systems
作者: Shuolong Chen, Xingxing Li, Shengyu Li, Yuxuan Zhou, Xiaoteng Yang
分类: cs.RO
发布日期: 2024-07-16 (更新: 2024-11-14)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
iKalibr：用于弹性集成惯性系统的统一无目标时空标定框架
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 时空标定 多传感器融合 无目标标定 集成惯性系统 机器人 动态初始化 连续时间优化
📋 核心要点
- 现有标定方法通常面向特定系统、仅关注空间标定、依赖人工目标，限制了其通用性和易用性。
- iKalibr提出了一种统一的无目标时空标定框架，支持IMU、雷达、激光雷达和相机等多种传感器。
- 实验结果表明，iKalibr能够实现准确且具有弹性的时空标定，提升了多传感器融合系统的性能。
📝 摘要（中文）
集成惯性系统，通常集成了IMU和外部传感器（如雷达、激光雷达和相机），已被广泛应用于现代机器人应用中，用于自运动估计、运动控制或自主探索。为了提高系统精度、鲁棒性和可用性，通常会弹性地集成多个和各种传感器，这有利于系统在容错、感知能力和环境兼容性方面的性能。对于此类系统，需要准确和一致的时空标定，以维持多传感器融合的唯一时空框架。考虑到大多数现有标定方法（i）通常面向特定的集成惯性系统，（ii）通常只关注空间确定，（iii）通常需要人工目标，缺乏便利性和可用性，我们提出了iKalibr：一个用于弹性集成惯性系统的统一无目标时空标定框架，它克服了上述问题，并实现了准确和一致的标定。iKalibr目前支持四种常用的传感器，即IMU、雷达、激光雷达和相机。该方法首先进行严格而有效的动态初始化，其中估计器中的所有参数都将被准确恢复。随后，进行多次连续时间批优化，以改进初始化的参数，从而获得更好的状态。进行了充分的真实世界实验，以验证iKalibr的可行性并评估其标定性能。结果表明，iKalibr可以实现准确的弹性时空标定。我们在(https://github.com/Unsigned-Long/iKalibr)上开源了我们的实现，以使研究社区受益。
🔬 方法详解
问题定义：现有集成惯性系统的标定方法通常存在以下痛点：一是方法针对性强，难以推广到不同传感器组合；二是通常只关注空间标定，忽略了时间同步；三是依赖人工标定板，操作繁琐且易受环境限制。这些问题限制了多传感器融合系统的精度和鲁棒性。
核心思路：iKalibr的核心思路是构建一个统一的、无目标的时空标定框架，通过优化传感器之间的相对位姿和时间偏移，实现多传感器数据的精确融合。该方法避免了对特定传感器组合的依赖，并摆脱了对人工标定板的限制，从而提高了标定的通用性和易用性。
技术框架：iKalibr的整体框架包含两个主要阶段：动态初始化和连续时间批优化。首先，通过动态运动采集数据，利用优化算法对系统参数进行初始化，包括传感器之间的相对位姿、时间偏移以及IMU的零偏和噪声参数。然后，采用连续时间批优化方法，对初始化后的参数进行精细调整，进一步提高标定精度。
关键创新：iKalibr的关键创新在于其统一的无目标时空标定框架。该框架能够同时标定多种传感器的空间位姿和时间偏移，并且不需要人工标定板。此外，该方法采用了动态初始化和连续时间批优化相结合的策略，提高了标定的精度和鲁棒性。
关键设计：在动态初始化阶段，论文设计了一种高效的初始化策略，能够快速准确地估计系统参数。在连续时间批优化阶段，论文构建了一个包含多种传感器数据的残差项的优化问题，通过最小化残差项来优化系统参数。具体的损失函数设计和参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过大量的真实世界实验验证了iKalibr的有效性。实验结果表明，iKalibr能够准确地标定多种传感器的空间位姿和时间偏移，并且不需要人工标定板。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了iKalibr在准确性和鲁棒性方面的优势。
🎯 应用场景
iKalibr适用于各种需要多传感器融合的机器人应用，例如自动驾驶、无人机、移动机器人等。它可以提高这些系统在复杂环境下的定位、导航和感知能力，从而提升系统的安全性和可靠性。该研究的开源实现将促进多传感器融合技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
The integrated inertial system, typically integrating an IMU and an exteroceptive sensor such as radar, LiDAR, and camera, has been widely accepted and applied in modern robotic applications for ego-motion estimation, motion control, or autonomous exploration. To improve system accuracy, robustness, and further usability, both multiple and various sensors are generally resiliently integrated, which benefits the system performance regarding failure tolerance, perception capability, and environment compatibility. For such systems, accurate and consistent spatiotemporal calibration is required to maintain a unique spatiotemporal framework for multi-sensor fusion. Considering most existing calibration methods (i) are generally oriented to specific integrated inertial systems, (ii) often only focus on spatial determination, (iii) usually require artificial targets, lacking convenience and usability, we propose iKalibr: a unified targetless spatiotemporal calibration framework for resilient integrated inertial systems, which overcomes the above issues, and enables both accurate and consistent calibration. Altogether four commonly employed sensors are supported in iKalibr currently, namely IMU, radar, LiDAR, and camera. The proposed method starts with a rigorous and efficient dynamic initialization, where all parameters in the estimator would be accurately recovered. Subsequently, several continuous-time batch optimizations are conducted to refine the initialized parameters toward better states. Sufficient real-world experiments were conducted to verify the feasibility and evaluate the calibration performance of iKalibr. The results demonstrate that iKalibr can achieve accurate resilient spatiotemporal calibration. We open-source our implementations at (https://github.com/Unsigned-Long/iKalibr) to benefit the research community.