Visual inertial Navigation can be used for state estimation in a situation in which acquisition of GPS measurement is limited. In particular, since its low structural complexity and low power consumption, filter-based monocular visual inertial navigation is suitable for multirotor which is sensitive to size and power consumption. In this paper, a tightly coupled monocular visual inertial navigation that improves accuracy by adding multirotor dynamics and thrust command to filter measurement update process is proposed. Proposed model-aided visual inertial navigation is based on the ESKF(error state Kalman filter). State propagation of the filter is performed using angular rate and acceleration measurements obtained at every cycle. Measurement update of the filter is performed using thrust command and KAZE features extracted from the images obtained from monocular camera. The superiority of the proposed model-aided visual inertial navigation is demonstrated by comparing it with the existing filter based monocular visual inertial navigation that does not use the multirotor dynamics and thrust command.
영상관성 항법은 GPS 측정치 획득이 제한적인 상황에서 상태 추정을 위해 사용될 수 있다. 특히 단안 카메라를 활용한 필터 기반의 영상관성 항법은 구조적 복잡성과 전력 소비가 적기 때문에 크기와 전력 소비에 민감한 멀티로터에 적합하다. 본 논문에서는 멀티로터 동역학과 추력 명령을 필터의 측정 업데이트 과정에 추가적으로 고려하여 정확성을 향상시킨 강결합 방식의 단안 영상관성 항법을 제안한다. 제안하는 영상관성 항법은 오차 상태 칼만 필터를 기반으로 한다. 필터의 상태 변수 전파는 매 주기마다 얻는 각속도, 가속도 측정치를 이용하여 수행된다. 필터의 측정 업데이트는 추력 명령과 단안카메라를 통해 얻어진 이미지 상에서 추출된 KAZE 특징점의 위치를 이용하여 수행된다. 제안하는 영상관성 항법의 우수성은 멀티로터 동역학과 추력 명령을 고려하지 않은 기존 필터 기반의 단안 영상관성 항법 알고리즘과 비교하여 입증된다.
