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A navegação de veículos aéreos autônomos exige estimativas confiáveis de variáveis de estado como posição e orientação dos mesmos. Existem diversos métodos de controle para este fim, mas a inabilidade em estimar com precisão o próprio posicionamento inviabiliza a navegação autônoma, principalmente em ambientes fechados. Este trabalho propôs um framework para odometria visual-inercial baseado em redes neurais capaz de trabalhar com sensores em múltiplas frequências de entrada, aliando a precisão dos métodos de localização visual com as altas taxas de atualizações de métodos inerciais. O framework é modular e apresenta desvio ATE em torno de 0.30m, RPE de 2.5% e 2.0 graus/s, além de taxa de atualização de cerca de 200Hz. |
