在使用imu测量值进行点云纠正后,LIS提取激光雷达的边缘和平面特征,并将其与在滑动窗口中维护的特征图相匹配。在lis中估计的系统状态可以发送到vis,以方便其初始化。对于闭环检测,候选匹配首先由vis识别,并由lis进一步优化。在因子图中,联合优化了视觉里程计、激光雷达里程计、IMU预积分和闭环的约束条件。最后,整个系...
VIS 和 LIS 能够互相利用两种传感器独立运作以提升系统精度和鲁棒性,系统位姿输出帧率为IMU的速率。 VIS(Visual-Inertial System) VIS框架(点击查看大图) VIS以VINS-Mono为基线进行开发,优化方程中的残差项包括IMU预积分/有深度的视觉测量以及无深度的视觉测量(更加详细的介绍请参考VINS-Mono原文),接下来将介绍VIS初始...
当跟踪的特征点少于一定数目或者imu bias大于一定值,就认为VIS子系统失效。然后通过LIS并且重新初始化。 3.回环检测 还是DBoW2,当检测到匹配后,将候选帧的时间错发送给LIS 六、 LIS子系统 如何利用VIS,如何汇报LIS系统的失效。 1.LIS的scan-matching的先验(intial guess) 作者指出intial guess 对scan matching的...
3.1 相机与IMU的旋转矩阵外参预标定 3.2 相机与IMU松耦合初始化 相机存在尺度不确定性,IMU的零偏会产生偏移,因此在外参标定以后,还需要对这些参数进行标定,对SLAM过程初始化并让相机与IMU的测量对齐。 松耦合的方法(参考VINS-Mono)是利用基于相机的位姿估计得到位移与速度作为观测值,用IMU预积分得到的位置与速度作为...
首先,Cartographer3D用IMU确定重力方向,让要匹配的点云的Z轴方向和重力方向对齐。(Cartographer3D必须使用IMU) 这样之后就无需搜索roll和pitch两个方向的旋转,仅暴力搜索沿z轴旋转的yaw角方向即可。这样暴力匹配的范围,就从x,y,z,roll,pitch,yaw 六个维度降为x,y,z,yaw四个维度。 相比2Dslam是把点云投影到地图...
LVI-SAM是一种基于平滑化和映射实现的激光雷达-视觉-IMU紧耦合SLAM方法,能够实现高精度、高鲁棒性地实时状态估计和地图构建。 LVI-SAM建立于包含两个子系统的因子图上:视觉-IMU子系统(VIS)和激光-IMU子系统(LIS),两个子系统采用紧耦合设计方式。其中VIS利用LIS进行初始化,利用LiDAR测量的深度信息提高精度,LIS利用VIS...
LVI-SAM是一种基于平滑化和映射实现的激光雷达-视觉-IMU紧耦合SLAM方法,能够实现高精度、高鲁棒性地实时状态估计和地图构建。 LVI-SAM建立于包含两个子系统的因子图上:视觉-IMU子系统(VIS)和激光-IMU子系统(LIS),两个子系统采用紧耦合设计方式。其中VIS利用LIS进行初始化,利用LiDAR测量的深度信息提高精度,LIS利用VIS...
原理:与上述标定加速度计的过程类似,旋转IMU前后测得的加速度都应该只有重力加速度,不过在标定陀螺仪过程中,会根据陀螺仪测量的角速度进行积分得到旋转矩阵,理论上旋转前的加速度测量值左乘旋转矩阵应该与旋转后的加速度测量值应当完全重合,以此建立约束。
,易受电磁干扰,多径效应干扰激光定位:点云匹配视觉定位:特征点匹配不实用,使用车道线、交通标志牌定位 惯性导航:成本与精度,无人车用的十万级别的IMU,短时间精度非常高 ,频率非常高,有误差累积...。视觉定位:基于语义信息环境特征匹配定位 捷联惯导系统: 组合导航: 参考论文: Robust and Precise Vehicle Localization...
三、IMU IMU包含两个传感器：加速度计和陀螺仪。3.1 MEMS加速度计工作原理 大致原理如上图所示，加速度计的测量值与弹簧拉力成正比，MEMS加速度计利用电容或电阻桥等来测量加速度。3.2 MEMS陀螺仪工作原理 关于科氏加速度：之前我也似懂非懂，直到看到这样一个通俗易懂的说法，假设有一个人在一个...