IMU 预积分 3. IMU 初始化 1. 数据结构 IMU的测量值在机体坐标系中表示。在时刻 t ,加速度计的线加速度测量值a^和和陀螺仪的角速度测量值 w^ 分别表示为: a^t=at+bat+Rwtgw+naw^t=wt+bwt+nw 其中假设加速度计和陀螺仪的加性噪声是高斯白噪声,即 na∼N(0,σa2), nw∼N(0,σw2) ;加...
ORB-SLAM3的实现和PVIO的对比 1. 预积分的形式多样化 IMU预积分的实现在不同的SLAM系统中,可能由于旋转左右乘的定义以及状态向量的顺序(P、V、Q、bg、ba)存在一定的差异。本文通过对比ORB-SLAM3和PVIO在预积分模块的源代码,发现两者的实现基本一模一样,本文不再分析预积分的原理,原理请转另一篇分析 一条放浪...
在ORB-SLAM3中，每帧的IMU预积分在tracking线程中计算，具体由Tracking::PreintegrateIMU()函数执行。每帧间的IMU测量通过src/ImuTypes.cc中的Preintegrated::IntegrateNewMeasurement()进行积分。主要步骤如下：首先进行偏置校正，然后计算位置、速度的增量，接着计算旋转的增量。旋转变化量以李代数中的旋转...
在纯视觉SLAM中,只估计当前相机的位姿,在视觉-惯导SLAM中还有其他变量需要估计,包括本体位姿Ti=[Ri,pi],速度vi均在世界坐标系下,陀螺仪和加速度计偏置big以及bia,状态变量表示为: 对于视觉-惯性SLAM,在连续两帧i和i+1之间进行IMU预积分,根据理论 T. Lupton and S. Sukkarieh, “Visual-inertial-aided navigati...
2、连续视觉帧i和i+1之间IMU预积分: 3、xj处相机与3D landmark(地图点)的视觉重投影误差: 4、结合惯性项和视觉残差项,可视惯性SLAM可以作为基于关键帧的最小化问题。优化变量为: 前者为惯性残差,后者为附加鲁棒核函数的视觉残差(目的减少误匹配带来的影响)。此处可由上图(a)表示。
IMU 预积分: 相机pose 与 landmark 3D 点的视觉重投影误差: 最终优化: 几种情况下的因子图: IMU Initialization、Map merging、Loop closure 关于剩下的 IMU 初始化、回环等模块,这些是大坑,后续在接下来的文章中详细补充。 实验结果 作者做了大量的实验对比,在大多数场景下 ORB-SLAM3 具有最好的结果。详细实...
本周SLAM领域的大事件是ORB-SLAM3来了! ORB-SLAM3是第一个同时具备 1)纯视觉(visual)数据处理、 2)视觉+惯性(visual-inertial)数据处理、 3)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 ...
主要讲解ORB-SLAM3比ORB-SLAM2版本新增加的部分,包括: 1、多地图系统。包括视觉地图和视觉+IMU地图合并。 2、IMU预积分、初始化、和视觉的紧耦合优化等等。 3、抽象相机模型原理和意义。 4、边缘化,各种花式的图优化方法。 5、地图保存和加载及高阶使用。
2、连续视觉帧i和i+1之间IMU预积分: 3、xj处相机与3D landmark(地图点)的视觉重投影误差: 4、结合惯性项和视觉残差项,可视惯性SLAM可以作为基于关键帧的最小化问题。优化变量为: 前者为惯性残差,后者为附加鲁棒核函数的视觉残差(目的减少误匹配带来的影响)。此处可由上图(a)表示。
在Orb_SLAM3中,IMU数据与视觉定位相结合,共同用于实时定位和重建。通过融合IMU数据和视觉特征,可以提高系统的鲁棒性,并且在快速运动或纹理缺乏的情况下,提供更准确的位姿估计。这可以通过将IMU预积分的位置和速度增量与视觉观测信息结合在一起,使用扩展卡尔曼滤波器或粒子滤波器等方法来实现。 总结: IMU数据在Orb_SLA...