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基于深度確定性策略梯度的視覺慣性自校準方法

726   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:31:46
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。
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