SlidingWindowsFilter(SWF)在VIO、SLAM这个领域应用非常广,比如MSCKF、OKVIS、VINS-Mono等等,几乎可以说是VIO的标配。 SWF可以分成基于滤波器的和基于优化的两种。最典型的基于滤波器的方法就是MSCKF算法了。它是基于EKF的算法,在marginalize state的时候处理比较简单,只需要把对应的
接下来主要分析msckf_vio的相关代码,这部分的代码分析和论文较为对应。 和图像处理部分一样,msckf部分从msckf_vio_nodelet.cpp进入initialize(),进入函数后,先进行参数加载,这部分主要有定义坐标系、加载imu的噪声和偏置噪声参数,定义了初始的imu速度,设定了速度协方差、陀螺仪偏置协方差、加速度计偏置协方差、以及外...
1. 什么是MSCKF? MSCKF全称Multi-State Constraint Kalman Filter(多状态约束下的Kalman滤波器),是一种基于滤波的VIO算法,2007年由Mourikis在《A Multi-State Constraint Kalman Filter for Vision-aided Inertial Navigation》中首次提出。MSCKF在EKF框架下融合IMU和视觉信息,相较于单纯的VO算法,MSCKF能够适应更剧烈的...
MSCKF(Multi-State Constraint Kalman Filter,多状态约束下的卡尔曼滤波器),是一种基于滤波的VIO算法。MSCKF分为单目版本和双目版本,code中有关位姿的命名和公式总是相反的,为此本人也自己实现了一版单目的MSCKF代码,此外MSCKF-VIO依赖于ros的nodelet,导致我们不能debug代码,所以本人重构了一版双目的MSCKF-VIO。 链接...
总结来说,MSCKF通过将观测方程和运动方程融合在一起,能够更准确地估计系统的姿态。它通过添加约束方程来融合视觉测量数据,使用李代数来表示相机姿态,并使用递归最小二乘法来估计特征点的逆深度。MSCKF的核心思想是将多个状态之间的约束关系引入到卡尔曼滤波中,从而提高了系统的估计精度。©...
双目特征匹配则通过stereoMatch函数实现，该函数依据特定算法对双目图像中的特征进行匹配，是整个视觉定位与建图过程中关键步骤。在MSCKF框架下，双目特征匹配算法通过两点RANSAC（随机样点一致法）实现，两步点RANSAC（twoPointRansac）函数在特征匹配中发挥核心作用，有效提升匹配的准确性和鲁棒性。
MSCKF原理解析(参照论文) MSCKF(Multi-State Constraint Kalman Filter)是一种用于同时估计相机位姿和三维地图点的滤波器,主要用于视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)问题。MSCKF可以通过融合视觉测量和IMU数据来进行姿态和地图的估计,同时具备较好的实时性能。 在MSCKF中,相机的位姿和地图点的状态都被建模为...
S-MSCKF是宾大Vijay Kumar实验室开源的双目版本MSCKF算法，适用于无人机领域的研究。该算法提供高精度，代码质量优秀，适合入门学习。源码地址：请直接访问源码链接。安装测试：确保已安装ROS并创建了catkin_ws。下载源码并编译，执行catkin_make命令时，务必加上DCMAKE_BUILD_TYPE=Release参数，以确保获得...
MSCKF全称Multi-State Constraint Kalman Filter(多状态约束卡尔曼滤波器),是一种基于滤波的VIO算法,2007年由Mourikis在《A Multi-State Constraint Kalman Filter for Vision-aided Inertial Navigation》中首次提出。MSCKF在EKF框架下融合IMU和视觉信息,相较于单纯的VO算法,MSCKF能够适应更剧烈的运动、一定时间的纹理...
我们来了解一下MSCKF的基本原理。MSCKF是一种基于滤波器的状态估计算法,它通过融合多个传感器的测量信息,包括IMU(惯性测量单元)和视觉传感器等,来实现对机器人姿态和位置的估计。与传统的扩展卡尔曼滤波器(EKF)相比,MSCKF通过引入多状态约束来提高姿态和位置的估计精度。 MSCKF的关键思想是通过约束条件将多个传感器的测量...