orbslam3中视觉融合imu是紧耦合 紧耦合是在估计的时候,就是把IMU的状态,视觉传感器的状态等传感器的状态放在一起进行位姿估计,最后融合出来是只存在一个轨迹误差,不需要单独计算各个传感器的轨迹。融合过程本身会影响视觉和 IMU 中的参数(如 IMU 的零偏和视觉的尺度)。典型方案为 MSCKF 和非线性优化。松耦合是每一...
3. 陀螺仪随机游走约束边(EdgeGyroRW) 4. 加速度随机游走约束边(EdgeAccRW) 5. 先验约束边(EdgePriorPoseImu) 3. 陀螺仪随机游走约束边(EdgeGyroRW) 作用: 此边用于对陀螺仪的偏置(BG)施加约束,确保在相邻帧之间陀螺仪偏置值不会出现显著变化。 这样的约束可以避免在优化过程中陀螺仪数据的漂移,避免不必要的...
2）如工作Scale drift-aware large scale monocular SLAM所述，当将尺度明确地表示为一个优化变量时（而...
ORB-SLAM3和目前文献中最佳的系统一样鲁棒，并且明显更为精确。特别地，本文的双目-惯性SLAM在EuRoC dro...
一、ORB-SLAM3纯视觉优化汇总位姿计算按复杂程度排序，主要包含以下几种：1）当前帧位姿计算 仅优化当前帧的SE3位姿，不调整地图点坐标。此过程在视觉跟踪相机位姿时进行，通常在tracking线程中执行，利用视觉重投影误差进行优化。优化过程包括四轮迭代，每轮十次，优化后计算边的误差，将误差超过阈值的边...
ORB-SLAM3 是第一个同时具备纯视觉(visual)数据处理、视觉+惯性(visual-inertial)数据处理、和构建多地图(multi-map)功能,支持单目、双目以及 RGB-D 相机,同时支持针孔相机、鱼眼相机模型的 SLAM 系统。最大后验概率估计(Maximum-a-Posteriori,MAP)是基于紧耦合方法的 visual-inertial feature based SLAM 中贯彻的...
为了进一步提升初始估计精度,初始化后会进行5~15秒的VI BA优化,这样可以收敛到仅1%的尺度误差。相较于ORB-SLAM-VI需要15秒才获得首个尺度因子更加快速。经过了这些BA操作之后,我们就认为这个map是mature(成熟的),意思就是尺度/IMU参数/重力向已经被较好地估计完成。
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。
ORB-SLAM3是基于ORB-SLAM2和ORB-SLAM-VI构建的系统,他可以在纯视觉或者视觉惯导的系统中鲁棒的运行(单目、双目和RGB-D利用针孔或者鱼眼模型,你也可以自己定义模型)。 Atlas是一个由一系列离散的地图组成的混合地图。这里会维护一个active map来定位来的新的关键帧,local mapping线程不断的优化更新这个地图。Atlas里...
ORB-SLAM3是基于ORB-SLAM2和ORB-SLAM-VI构建的系统,他可以在纯视觉或者视觉惯导的系统中鲁棒的运行(单目、双目和RGB-D利用针孔或者鱼眼模型,你也可以自己定义模型)。 Atlas是一个由一系列离散的地图组成的混合地图。这里会维护一个active map来定位来的新的关键帧,local mapping线程不断的优化更新这个地图。Atlas里...