随着人工智能、物联网等技术的不断发展,GVINS的应用前景将更加广阔。未来,GVINS有望在更多领域实现突破,如智能家居、智能农业等。同时,随着硬件设备的不断升级和优化,GVINS的性能也将得到进一步提升,为实现更高精度的定位和导航提供有力保障。 总之,GVINS作为一种紧密耦合的GNSS-Visual-Inertial系统,为复杂环境下的状态...
GVINS采用ceres非线性优化库的解析求导,各因子类的继承于ceres库的SizedConstFunction类,因此,需要重载各因子类的Evaluate函数。 在调用非线性优化ceres::Solve函数时,Solver函数会多次调用各因子的Evaluate函数,计算残差和雅可比矩阵。因此,为非线性优化做准备,首先介绍各因子Evaluate函数。
GVINS含有两个node,三个主函数,首先介绍estimator_node.cpp中的主函数main 用ROS的类Subscriber订阅GNSS时间、星历文件、观测文件、电离层参数文件 ros::Subscribersub_ephem,sub_glo_ephem,sub_gnss_meas,sub_gnss_iono_params; 3.是否进行GNSS和VIO时间的在线同步,如果在线同步,则订阅GNSS脉冲时间和本地触发时间;否...
总之,GVINS作为一种基于GNSS-视觉-惯性紧耦合融合的平滑一致状态估计方法,具有广阔的应用前景和巨大的研究价值。随着技术的不断发展和进步,我们有理由相信GVINS将在未来为我们的生活带来更多便利和惊喜。 最后需要强调的是,虽然GVINS已经取得了显著的成果和进展,但仍然存在许多待解决的问题和挑战。我们期待更多的研究者和...
gvins的工作原理可以简单描述为:通过使用视觉传感器和惯性传感器采集数据,利用视觉SLAM算法提取特征点来建立地图,并利用INS的导航信息来进行姿态估计和位姿优化,最终实现高精度的定位和导航。 具体来说,gvins包含以下几个关键步骤: 1. 视觉SLAM建图 在建立地图阶段,gvins使用视觉传感器(例如摄像头)采集环境中的图像,并通...
GVINS是一种基于组合导航算法实现高精度定位、速度和姿态估计的方法。它通过将INS和GNSS的信息进行融合,利用卡尔曼滤波算法进行状态估计和误差校正,从而实现高精度的导航。 二、GVINS原理 2.1 系统模型 GVINS系统模型包括状态方程和观测方程。状态方程描述了系统的动态行为,包括位置、速度、姿态和传感器误差等;观测方程描述...
为了弥补这一缺陷,全球视觉惯性导航系统(GVINS)应运而生,它利用视觉和惯性传感器数据,实现了在无GPS信号环境下的高精度定位。 GVINS的基本原理 GVINS主要由两部分组成:视觉里程计和惯性测量单元(IMU)。视觉里程计通过分析连续图像中的特征点,估计相机的运动轨迹;而IMU则提供角速度和加速度信息,用于短时间内预测相机的...
GVINS来自港科大天空机器人课题组(VINS),是一个基于非线性优化的系统,它将GNSS原始测量与视觉和惯性信息紧密融合在一起,以实现实时和无漂移的状态估计。通过结合 GNSS 伪距和多普勒频移测量,GVINS 能够在复杂环境中提供平滑一致的 6-DoF 全局定位。系统框架和VIO部分改编自VINS-Mono。
视觉惯性里程计(VIO)众所周知在长期的运行中会有累计误差。在本文中提出了GVINS,一个基于非线性优化的系统,它将GNSS原始测量值与视觉和惯导信息紧密地融合起来,用于实时和无漂移的状态估计。本文的系统的目标是在复杂的室内外环境下提供精确的全局6自由度姿态估计,在这种环境下,GNSS信号可能被大量丢失甚至完全不可用。
GVINS的算法框图 接下来是初始化阶段，首先从基于视觉的 SfM 开始，从中联合估计最相似的运动和结构，然后将来自 IMU 的轨迹与 SfM 结果对齐，以恢复尺度、速度、重力和 IMU 偏差。VI 初始化完成后，进行由粗到细的 GNSS 初始化过程。首先通过 SPP 算法获得粗定位结果，然后在偏航角对齐的阶段使用来自 VI 初始化...