因此,比较了视觉SLAM方法在不同水下数据集上的性能 选取了以下开源视觉惯性SLAM算法,做了简单的分类,考虑因素包括相机数量、IMU(、前端(直接与基于特征)、后端(过滤与基于优化)和是否有闭环进行分类。 视觉惯性SLAM量化对比结果 来自开源视觉惯性SLAM算法的轨迹,在基于绝对轨迹误差(ATE)和跟踪百分比的sim(3)对准之后,...
相比ORB-SLAM2,ORB-SLAM3主要增加了IMU初始化过程。 ① 单目惯性IMU初始化主要分为三个步骤: 纯视觉最大后验估计:得到一个由10个关键帧位姿和几百个地图点组成的地图,注意此时的地图尺度是未知的; 纯惯性最大后验估计:完成纯惯性最大后验估计后,会用估计的尺度值将纯视觉的结果缩放到真实的尺度,包括帧的位姿...
今天,笔者就抛砖引玉,谈谈SLAM领域中的VIO(视觉惯性里程计)。 初始SLAM SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。SLAM可以解决自主运动的两大基本问题: 我在什么地方?——定位 周围环境是什么样子?——建图...
因此,比较了视觉SLAM方法在不同水下数据集上的性能 选取了以下开源视觉惯性SLAM算法,做了简单的分类,考虑因素包括相机数量、IMU(、前端(直接与基于特征)、后端(过滤与基于优化)和是否有闭环进行分类。 视觉惯性SLAM量化对比结果 来自开源视觉惯性SLAM算法的轨迹,在基于绝对轨迹误差(ATE)和跟踪百分比的sim(3)对准之后,...
惯性导航估计的运动参数可用于校正雷达数据的畸变、补偿单目视觉缺失的尺度信息等;而激光雷达SLAM和视觉SLAM测量的载体运动则可以校正惯性导航系统的累积误差。近年来,惯性/视觉SLAM、惯性/激光雷达SLAM、视觉/激光雷达SLAM等基于多传感器融合的SLAM系统发展迅速,并且展现出比基于单一传感器更高的精度和更强的环境适应性。
我们引入了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于一种称为超级点的新特征点的使用。这些特征点通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中提取的。我们的SLAM前端只需要一个带有IMU作为输入的立体摄像头。姿态估计由多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)进行,而轨迹可靠性则由后端运行的图形优化过程维护。
近日，来自斯蒂文斯理工学院、Meta公司以及杭州电子科技大学的研究人员们发布了一篇引人入胜的论文：EDI：基于ESKF的视觉惯性SLAM系统的不相交初始化。这篇论文不仅仅是一堆专业术语和数据的堆砌，更是一次突破，一次关于机器人未来的探索。视觉惯性初始化，听起来就像是科幻小说中的情节，然而，这并不是虚构，而是真实...
由于资源有限,无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此,提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。我们介绍了一种名为SupSLAM的视觉惯性SLAM方法,该方法基于使用称为SuperPoint的新特征点。这些特征点是通过深度神经网络从SLAM前端的输入图像中提取的。我们的SLAM前端只需要一个带有IMU作为输入的立体相机。姿态估计由多...
定义中提到的智能体可以是机器人、智能手机、无人机、汽车、可穿戴设备等,传感器可以是相机、激光雷达、惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)和轮速计等。如果只使用了相机作为传感器,就称为视觉SLAM;如果主要传感器是相机和IMU,则称为视觉惯性SLAM。
基于优化的 GNSS+视觉+惯性SLAM;基于优化的策略,把重投影误差,IMU预积分误差以及GNSS测量误差(伪距误差,多普勒频移)在一个窗口内进行联合优化 贡献点: 1.构建了由重投影误差,IMU预积分误差,伪距误差,多普勒频移,边缘化误差组成的的一个大的优化模型 2.提出了两种方法,可以去除GNSS的测量噪声。