结果显示,与 ORB-SLAM3 相比,Stereo-NEC在 VI-BA 上平均快约 10 毫秒,因为它提供了准确的初始估计,有助于更快地收敛。然而,与 ORB-SLAM3 相比,Stereo-NEC平均初始化时间长了 300.15 毫秒。这是由于Stereo-NEC中有两个额外步骤:1)在估计关键帧速度、重力方向和加速度偏置之前,首先估计初始陀螺仪偏置,而 ORB...
在表II 中,作者分别展示了每个初始化模块的运行时间比较,包括纯视觉 SLAM、IMU 偏置、速度和重力估计、旋转积分和平移优化以及 VI-BA。结果显示,与 ORB-SLAM3 相比,Stereo-NEC在 VI-BA 上平均快约 10 毫秒,因为它提供了准确的初始估计,有助于更快地收敛。然而,与 ORB-SLAM3 相比,Stereo-NEC平均初始化时间长...
初始化过程:1.数据传递 http://Ros_vio.cc、http://System.cc http://Ros_vio.cc 中,得到bag中imu 和 image,传入systemSLAM.TrackMonoVI(im, vimuData, imageMsg->header.stamp.toSec()- imageMsgDelaySec);…
VINS中并没有计算该值,和外参T一样,是在后面直接进行优化。VI ORB-SLAM中则单独对该值进行了求取,求取方式同样为SVD公式如下: View Code
1)在没有闭环情况下,VINS Mono 精度略低于 VIORB;而在有闭环情况下,二者精度差距不大。 2)由于开源 VIORB 版本并非官方实现,与官方版本有很多不同之处,没有办法测试真实官方 VIORB 的性能;但基本可以看出对于VI ORB SLAM2 框架,IMU 的引入主要是在快速运动时能够减少一些丢失,而精度上与 VO 相近或略有下降...
首先回顾一下历史:ORB-SLAM首次在2015年被提出,它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出,同年提出了ORB-SLAM-VI,时隔3年,ORB-SLAM3横空出世,朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下,本人偷瞄了一下论文,就在这里总结一下吧。
特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然整体误差有一些大,但是实时性和鲁棒性足够了,ORB-SLAM3的VI初始化很耗时间,同时在自己实际设备上的有效性一般,VINS的初始化简单明了,实测也不会跑飞,而且又有一个250HZ的IMU预积分线程,能够很好的保证实时性,因此工程应用无脑VINS...
特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然整体误差有一些大,但是实时性和鲁棒性足够了,ORB-SLAM3的VI初始化很耗时间,同时在自己实际设备上的有效性一般,VINS的初始化简单明了,实测也不会跑飞,而且又有一个250HZ的IMU预积分线程,能够很好的保证实时性,因此工程应用无脑VINS...
4、实验结果证明,双目惯性模式下,该算法在无人机数据集EuRoC上可以达到平均3.6cm的定位精度,在手持设备快速移动的室内数据集TUM-VI上达到了9mm的定位精度。 ORB-SLAM3到底有多牛? 先来直观的看看视觉效果 看ORB-SLAM3 疯狂绕圈,稳的很! 甚至滑滑梯从黑管子中穿过!
首先视觉SLAM先进行初始化,得到了三维空间中一系列的相机位姿和地图点。而在这个过程中,IMU持续进行预积分,得到每两个关键帧之间的预积分量。之后再把视觉初始化得到的相机位姿和预积分量进行对齐。在VI-ORB中初始化中估计了尺度,重力,速度,陀螺仪和加速度计的bias,而没有估计外参。 第一步是进行陀螺仪bias的...