【MSCKF原理解析与源码详解:滤波SLAM的轻量化之道】 MSCKF(多状态约束卡尔曼滤波)作为滤波SLAM的经典算法,通过滑动窗口内的多帧状态约束,在计算效率与精度间取得平衡,成为移动端视觉惯性里程计(VIO)的首选方案。 核心原理【学习资源代找】 状态 向量构建:维护包含N个历史相机位姿的滑动窗口(典型值10-15),每个状态包...
比较常见的流程是: 提取图像特征(如SIFT、SURF等)->利用特征将图像计算图像之间的特征匹配->基于匹配的特征进行稀疏重建,得到各个图像的相机位姿和稀疏的特征点云(SfM)->基于相机位姿进行稠密重建,得到稠密点云(PMVS/CMVS)->基于点云重建网格、体素或者纹理...
在上文 中,大致梳理两MSCKF_VIO前端代码,在前后帧的跟踪过程中,在左目前后帧、右目前后帧和当前左右目帧中都做了外点剔除。当前左右帧之间使用对极约束完成外点剔除,关于前后帧的外点剔除使用得原理是两点的RANSC。接下来会先梳理RANSC原理,再结合代码进行深一步的理解。
IMU Propagation过程:利用两帧图像之间的所有IMU观测数据(加速度 am和角速度 ωm),对MSCKF的状态向量和协方差进行迭代预测。它相当于EKF中的预测过程。 本节主要探讨的是如何根据状态量之间的物理关系推导出状态的线性化运动模型,以及如何根据运动模型对状态向量及其协方差进行迭代预测。 1. 运动模型推导 1.1 状态真实...
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、一定时间的纹理缺失...
滤波SLAM之MSCKF原理解析与源码详解 计算机视觉life”,选择“星标” 快速获得最新干货 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...
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...
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、一定时间的纹理缺失...
滤波SLAM之MSCKF原理解析与源码详解 滤波SLAM之MSCKF原理解析与源码详解
MSCKF观测更新的原理:一个静止的特征点被多个相机位姿观测到,从而对观测到该特征点的多个相机产生约束(即多个相机对该特征点的观测射线应该汇聚在一点)。MSCKF以此为出发点,先根据多个观测三角化特征点的空间坐标,然后定义特征点到各相机的重投影误差(残差 r)作为观测量,并推导残差与状态向量之间的线性化关系,即残差...