imu初始化的第二阶段:纯imu优化。优化imu的P、V、q,角速度bias、加速度bias、重力方向Rwg、尺度Scale。Vertex: VertexPose:以ImuCamPose类表示的位姿 VertexVelocity:imu速度 VertexGyroBias:imu角速度bias,初始化过程中bias不变 VertexAccBias:imu加速度bias,初始化过程中bias不变 VertexGDir:一个旋转矩阵,它将第...
2.视觉融合imu之紧耦合 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...
在这些BAs之后,我们说地图已经成熟了,也就是说尺度、IMU参数和重力方向已经被准确地估计出来了,这 种初始化方法比ORB-SLAM-VI和VI-DSO都好的多。通过将尺度因子固定为1,并将其从惯性优化变量中提取出来,我们可以很容易地将单 目惯性初始化扩展到立体惯性,从而增强其收敛性。 C.跟踪和建图 跟踪和建图采用的是...
2. ORB-SLAM如何填写自标定信息 2.1 配置文件内容 相机参数 相机与IMU之间的转换 IMU噪声参数 立体校正参数 ORB特征提取器参数 可视化参数 2.2 填写配置文件 登录古月居畅享更多权益 微信登录手机号登录账号密码登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《用户协议》 ...
为了改进初始估计,在初始化后5秒和15秒进行视惯性BA,收敛到1%尺度误差,如第七节所示。在这些BAs之后,我们说地图已经成熟了,也就是说尺度、IMU参数和重力方向已经被准确地估计出来了,这种初始化方法比ORB-SLAM-VI和VI-DSO都好的多。通过将尺度因子固定为1,并将其从惯性优化变量中提取出来,我们可以很容易地将...
在localmapping中,如果慢速运动无法提供对IMU参数的充分观测的话,初始化在最初的15秒内并不能收敛到准确解。 在这里作者提出了新颖的尺度优化方案,参见作者paper中的tracking and mapping部分,该部分基于改进后的inertial-only optimization,只估计所有关键帧中的尺度以及...
接下来我们进行只有IMU参与的初始化,最终得到的优化结果是:帧位姿、速度和地图点,并都具有正确的尺度;Body系Z轴将被旋转到和重力方向一致;IMU的偏置被更新。第三步是视觉IMU联合后验估计,ORB-SLAM3只需要2秒就可以完成尺度的初始化,误差在5%左右,此外,ORB-SLAM3还将进行只包含尺度因子和重力方向的优化,10秒一次...
所以我们需要考虑初始化的过程中传感器的不确定性,把IMU初始化看成一个MAP的问题,分为三个步骤:纯视觉的MAP估计:在ORB-SLAM中初始化纯单目相机仅用了2s,以4HZ的速度插入关键帧。初始化后我们有按一定尺度比的由十个相机位姿和数百个3D点组成的地图。利用图2中纯视觉的模型进行BA优化。这些位姿被转换到机体坐标...
1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达收敛更快; 3、IMU初始化过程中必须考虑传感器的不确定性,否则会产生难以预测的巨大误差。
跟踪模块作为整个系统的入口,其接收从感知传感器捕获的环境数据,如图像数据,IMU,Lidar等,这里将以单目(+imu)场景,且以跟踪+定位(也有只跟踪的模式)的模式为例来进行分析介绍。 一、接收图像并进行处理的函数调用路径(以mono_euroc的example为例)为mono_euroc.cc文件中的SLAM.TrackMonocular(im,tframe)->system.cc...