一種基于深度確定性策略梯度的視覺慣性自校準方法,具體包括以下步驟:(1)建立相機和IMU測量誤差模型,利用非線性優化算法求解相機?IMU參數;(2)計算Fisher信息矩陣,并分析視覺慣性標定系統可觀測性;(3)將標定過程建模為馬爾可夫決策過程,明確智能體的狀態空間、動作空間、狀態轉移函數和獎勵函數;(4)設計基于深度確定性策略梯度的強化學習標定算法,確定不可觀測的離散運動序列,從校準數據集篩選出可觀測子序列用于參數標定。該方法能有效簡化標定過程和降低計算量,無需專業的人工標定和精準的初始化參數,可以智能化選擇完全可觀測的動作序列進行參數標定。
聲明:
“基于深度確定性策略梯度的視覺慣性自校準方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)