MSCKF是出自2007年在ICRA会议上发表的A Multi-State Constraint Kalman Filter for Vision-aided Inertial Navigation,主要是构造了MSCKF系统,针对单目相机实现,但原作者并没有将代码进行开源,github上仍有很多学者进行了仿真,感兴趣可前往github自行寻找。今天分享的这篇是Robust Stereo Visual Inertial Odometry for Fast ...
1:防止重复多选特征跟踪点,添加了grid网格,每个网格中增加了最多最少的点数限制。 2:增加了跟踪像素点的寿命lifetime,使用最近的点。 3:增加了根据imu的相对旋转,进行像素点的补偿预测。相对的运动量根据罗德里格斯进行计算。 4:使用twoPointRansac进行点的筛查。 5:根据特征点的密集重心,进行rescalePoints。 6:使用...
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covariance的对应行列直接丢弃就可以了。...
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。©...
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...
MSCKF算法是一种基于卡尔曼滤波(Kalman Filter)的多传感器融合算法,它利用了系统的动力学方程和观测方程来进行状态估计,具体推导如下: 1. 状态方程 系统的状态方程可以用如下的动力学方程表示: x_k = f(x_{k-1}, u_{k-1}, w_{k-1}) 其中,x_k表示第k时刻的状态,u_{k-1}表示第k-1时刻到第k时刻...
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...
在MSCKF中,我们引入了一个错误状态,用来表示IMU测量误差、视觉测量误差以及在估计过程中忽略的其他因素。该错误状态由以下两个子状态组成: 1. 相机的位姿误差状态ΔT_ci(ΔT_ci∈se(3)) 2.特征点的三维位置误差状态Δp_j(Δp_j∈R^3) 我们将这两个误差状态连同其相应的协方差矩阵表示为一个误差状态向量δ...
MSCKF的观测模型是以特征点为分组的,我们可以知道一个特征(之前一直处于跟踪成功状态)会拥有多个Camera State.所有这些对于同一个3D点的Camera State都会去约束观测模型. 那这样其实隐式的将特征点位置从状态向量中移除,取而代之的便是Camera State. 我们考虑单个feture, 假设它所对应到 个相机姿态 . 当然双目版本的...
本文主要针对2017年Kumar实验室开源的S-MSCKF进行详细分析,其实这篇文章整体思路与07年提出的基本上是一脉相承的.作为一个VIO的前端,MSCKF采用的是光流跟踪特征点的方法,特征点使用的是FAST特征,另外这是MSCKF双目的一个实现,双目之间的特征点匹配采用的也是光流,这与传统的基于deor匹配的方法不同.前端部分其实相对简...