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Calibration and Noise Identification of a Rolling Shutter Camera and a Low-Cost Inertial Measurement Unit

机译：滚动快门相机和低成本惯性测量单元的校准和噪声识别

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摘要

A low-cost inertial measurement unit (IMU) and a rolling shutter camera form a conventional device configuration for localization of a mobile platform due to their complementary properties and low costs. This paper proposes a new calibration method that jointly estimates calibration and noise parameters of the low-cost IMU and the rolling shutter camera for effective sensor fusion in which accurate sensor calibration is very critical. Based on the graybox system identification, the proposed method estimates unknown noise density so that we can minimize calibration error and its covariance by using the unscented Kalman filter. Then, we refine the estimated calibration parameters with the estimated noise density in batch manner. Experimental results on synthetic and real data demonstrate the accuracy and stability of the proposed method and show that the proposed method provides consistent results even with unknown noise density of the IMU. Furthermore, a real experiment using a commercial smartphone validates the performance of the proposed calibration method in off-the-shelf devices.
机译：低成本惯性测量单元（IMU）和卷帘相机由于其互补性和低成本而形成了用于移动平台定位的常规设备配置。本文提出了一种新的校准方法，该方法可以联合估算低成本IMU和卷帘相机的校准和噪声参数，以实现有效的传感器融合，其中准确的传感器校准至关重要。基于灰盒系统识别，所提出的方法估计未知噪声密度，以便我们可以通过使用无味卡尔曼滤波器来最小化校准误差及其协方差。然后，以批处理方式用估计的噪声密度细化估计的校准参数。综合和真实数据的实验结果证明了该方法的准确性和稳定性，并且表明该方法即使在IMU的噪声密度未知的情况下也能提供一致的结果。此外，使用商用智能手机进行的真实实验验证了所提出的校准方法在现成设备中的性能。

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