提供一种快速的精确IMU初始化技术以及一个开源的SLAM库，该SLAM库能够使用针孔和鱼眼相机实现单目-惯性和...
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 ORBSLAM3 的惯性步骤同时估计速度、重力方向和 IMU 偏置。2)在获得陀螺仪偏置后,通过积分陀螺仪测量值去除陀螺仪偏置来优化相机...
IMU 测量的旋转变化量用李代数中旋转向量表示,通过指数映射转换为旋转矩阵。当旋转向量模较小时,可以使用指数映射的一阶近似。由于旋转相对机体坐标系,所以旋转矩阵按旋转顺序右乘。计算如下:\phi_t = w_t \Delta t \in \mathbb R^3\Delta R = \left\{ \begin{aligned} & I + \lfloor \phi_t \r...
ORB-SLAM3中IMU初始化由LocalMapping线程中的InitializeIMU函数完成。 主要是完成重力方向RwgRwg和尺度scale的估算,总共进行三次。 InitializeIMU函数包含两部分:InertialOptimization 和 FullInertialBAInertialOptimization函数纯IMU的优化,固定关键帧位姿,优化重力方向、尺度、关键帧速度和偏置...
在IMU初始化中,通过对IMU数据和视觉数据进行联合优化,得到初始的相机位姿。在ORB-SLAM3中,采用了基于非线性优化的方法,通过最小化重投影误差来优化相机的位姿和IMU的漂移。通过融合IMU和视觉数据,可以提高初始位姿的准确性,并且减少初始化的时间和计算量。 IMU融合方法在ORB-SLAM3中的应用不仅仅局限于定位的改进,还...
在Orb_SLAM3中,IMU数据经过预积分和滤波,生成相对于时间的位置和速度增量。这些增量表示了相机在短时间内的微小运动。为了实现这一步骤,需要使用低通滤波器对IMU数据进行滤波,以消除高频噪声。之后,对滤波后的数据进行数值积分,得到位置和速度增量。 4. IMU初始化: 在开始运行SLAM之前,需要对IMU进行初始化。这通常涉...
2. 也是因为这种情况,ORBSLAM3中还有很多小的地图(类似于carto中的submap) 而Localmapping 线程只发生在当下active的map中; 3.新增最大后验概率,用于初始化并且refine IMU数据; 4. loop and map merging 线程:因为有了很多琐碎的地图,因此新增了map merging的部分,如果两个地图有重合部分,且重合处属于当前Active...
比如ORBSLAM3中融合了imu，在官方公布的demo中可以看出融合imu后的框架是有多稳定。在此基础上可以思考...
ORB-SLAM3运行双目+IMU惯导(大厅带楼梯场景tum数据集)精度好,鲁棒性强。 8053 2 1:54 App ORB-SLAM3跑单目相机,实时性准确性确实厉害。 410 -- 6:10 App ORB-SLAM3 运行单目+IMU效果(大厅楼梯场景) 1412 -- 2:48 App ORB_SLAM3双目惯性定位导航测试 8240 8 0:18 App SLS登月火箭的RS25发动机工厂...