简介： 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。