足够准确的相机与IMU外参是实现相机与IMU融合的定位与建图的前提。相机与IMU之间的外参包括两部分: (1)相机与IMU之间的相对位姿 如下图所示,相机与IMU之间的相对位姿值的是相机坐标系和IMU坐标系之间的变换,包括相对旋转角和相对平移量。 相机坐标系坐标和IMU坐标系坐标之间满足如下变换关系: 将上式展开可以得到分别...
R_{i}^{c}代表位置的IMU到相机的旋转矩阵,H_c是相机外参旋转,H_n^i是IMU在导航坐标系下的姿态,H_n^w是导航到世界坐标系的旋转矩阵。 当传感器移动位置后,下图是各个坐标系的变换。 由于IMU可算出两个导航坐标系的相对旋转,IMU系统又像个机器手,因此可以把标定问题看作为机器手-眼IMU标定问题,而大部分的...
足够准确的相机与IMU外参是实现相机与IMU融合的定位与建图的前提。相机与IMU之间的外参包括两部分: (1)相机与IMU之间的相对位姿 如下图所示,相机与IMU之间的相对位姿值的是相机坐标系和IMU坐标系之间的变换,包括相对旋转角和相对平移量。 相机坐标系坐标和IMU坐标系坐标之间满足如下变换关系: 将上式展开可以得到分别...
足够准确的相机与IMU外参是实现相机与IMU融合的定位与建图的前提。相机与IMU之间的外参包括两部分: (1)相机与IMU之间的相对位姿 如下图所示,相机与IMU之间的相对位姿值的是相机坐标系和IMU坐标系之间的变换,包括相对旋转角和相对平移量。 相机坐标系坐标和IMU坐标系坐标之间满足如下变换关系: 将上式展开可以得到分别...
输入:Ps[i] Rs[i] 图像帧(Ps Rs 代表imu位姿,精度极高) 输出:R T(相机-imu外参) 根据公式 ,求出R的初值,这里用到了相机位姿,所以需要做纯视觉初始化。 需要求尺度s,公式如下。这里需要做改进,因为T未知,所以同时将T设为待求量(改进公式见笔记本)。 (求出s后还可以通过该公式 ...
6.准备 IMU 内参和 相机-IMU 外参估计 IMU 内参通过开源工具 imu_utils 获得。 (1)imu 内参配置(imu.yaml) #Accelerometersaccelerometer_noise_density:1.86e-03#Noise density (continuous-time)accelerometer_random_walk:4.33e-04#Bias random walk#Gyroscopesgyroscope_noise_density:1.87e-04#Noise density (con...
我们测试了系统在“零”、“小”和“大”位移下的性能,以显示三个误差度量的大小与位移的大小成正比。在表II中,“零”表示我们直接利用KITTI中高度准确的预标定的相机-IMU外参(欧拉角和平移向量)(在运行时保持精确)。 将在线监控方法整合到一个完整的SLAM系统中,并使用Sampson误差进行两个不同的KITTI试验测试(图...
对于OAK相机而言,其IMU外参的标定通常需要通过特定的标定方法来实现,包括但不限于使用标定板进行离线标定,或者采用在线标定方法,在系统运行之初或者运行过程中完成标定。在线标定方法能够解放双手,且能够保证足够的精度,是实际应用中较为常用的方法。 请注意,具体的标定方法和步骤可能因相机型号、IMU类型以及应用场景的不...
本文介绍了一种在线监测相机-IMU外参校准质量的方法,以确定何时需要重新校准。开发了一种高效的算法,利用几何特性识别道路上的一组特征点。进一步以图像空间中的道路特征不匹配来表征传感器校准误差。我们的方法在模拟和实际数据集中,使用三种常用的误差度量都取得了良好的效果。未来的工作包括将该算法扩展到其他类型的传感...
足够准确的相机与IMU外参是实现相机与IMU融合的定位与建图的前提。相机与IMU之间的外参包括两部分: (1)相机与IMU之间的相对位姿 如下图所示,相机与IMU之间的相对位姿值的是相机坐标系和IMU坐标系之间的变换,包括相对旋转角和相对平移量。 相机坐标系坐标和IMU坐标系坐标之间满足如下变换关系: ...