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
前面的文章写过对VINS-Mono中IMU预积分的理解 Gauss-Newton:VINS-Mono源码阅读(二) IMU预积分理解,本篇文章将结合ORB-SLAM3源码分析IMU预积分过程原理。IMU预积分的调用出现在Tracking线程的Track函数中,在IMU…
第一个主要创新是基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统.它完全依赖于最大后验概率估计.甚至在IMU初始化阶段也是如此.其结果是一个系统在小型和大型、室内和室外环境中都能稳定地运行,并且比以前的方法精确2到5倍.第二个主要的创新是一个多地图系统,它依赖于一种新的位置识别方法和改进的召回.多亏了它,ORB-SLAM...
ORB-SLAM-VI是第一个有能力地图重用的视觉惯导的系统,但是他只能基于单目的针孔模型,初始化很慢,在本文,系统中使用快速精准的IMU初始化,通过了一个开源的SLAM库利用针孔或者鱼眼模型快速的完成单目惯导或者双目惯导的初始化。 B.IMU初始化 初始化的目的是为了给惯导的变量提供良好的初始值:机体速度、重力方向还有IMU...
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...
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 ...
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...
ORB-SLAM-VI:首次提出一种能够重用具有短期、中期和长期数据关联的地图,并在基于IMU预积分的精确局部视觉惯性BA中使用它们的视觉惯性SLAM系统。然而,其IMU初始化太慢,耗时15秒,这损害了鲁棒性和准确性。 IMU快速初始化方法:下面文章中提出了更快的初始化技术,基于闭合形式的解决方案,以联合检索尺度、重力、加速度计...
ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目,双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。 他是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)。这样一个系统的效果就是:不管是在大场景还是小场景,室内还是室外都能鲁棒实时的运行,在精度上相比于上一版提...
ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目,双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。他是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)。这样一个系统的效果就是:不管是在大场景还是小场景,室内还是室外都能鲁棒实时的运行,在精度上相比于上一版提升...