一种基于深度确定性策略梯度的视觉惯性自校准方法,具体包括以下步骤:(1)建立相机和IMU测量误差模型,利用非线性优化算法求解相机‑IMU参数;(2)计算Fisher信息矩阵,并分析视觉惯性标定系统可观测性;(3)将标定过程建模为马尔可夫决策过程,明确智能体的状态空间、动作空间、状态转移函数和奖励函数;(4)设计基于深度确定性策略梯度的强化学习标定算法,确定不可观测的离散运动序列,从校准数据集筛选出可观测子序列用于参数标定。该方法能有效简化标定过程和降低计算量,无需专业的人工标定和精准的初始化参数,可以智能化选择完全可观测的动作序列进行参数标定。
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