其中,视觉帧 i 和i+1 间的每次 IMU 测量由 src/ImuTypes.cc的void Preintegrated::IntegrateNewMeasurement()进行积分。主要步骤如下: 1)偏置校正:a_t = \hat a_t - b_a \\ w_t = \hat w_t - b_w 2)计算位置、速度的增量:\Delta p_t = \Delta p_{t-1} + \Delta v_{t-1} \cdot ...
ORB-SLAM是一种基于视觉的定位与建图技术,而IMU(惯性测量单元)则是一种基于惯性传感器的定位技术。本文将探讨ORB-SLAM和IMU融合定位的原理和实现方法。 二、ORB-SLAM简介 1. ORB-SLAM是一种基于视觉的定位与建图技术,它通过摄像头获取环境信息,并利用SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法实时生成地图并...
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 FullInertialBA InertialOptimization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 FullInertialBA函数 根据上一...
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 一条放浪不羁的爬虫:IMU预积分原理及代码实现98 赞同 · 18 评论...
在 ORB-SLAM 中,IMU 的线速度(Linear Velocity)和角速度(Angular Velocity)单位分别为米每秒(m/s)和弧度每秒(rad/s)。线速度表示物体在某一方向上的速度,而角速度表示物体在某一固定轴上的旋转速度。IMU 测得的线速度和角速度信息可以用于运动补偿,从而减少 SLAM 系统中累积误差。 3.总结 IMU 在 ORB-SLAM ...
在Orb_SLAM3中,IMU数据的使用可以分为以下几个步骤: 1.数据采集和预处理: 首先,需要从IMU传感器中采集原始的加速度和角速度数据。这些数据可以来自于各种类型的IMU传感器,如陀螺仪和加速度计。然后,需要对原始数据进行预处理,包括降噪、去除偏移和减小采样率等。这样可以提高后续处理步骤的效果,并减少可能的错误。
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ORB-SLAM3中,IMU融合方法主要包括IMU预积分和IMU初始化两个步骤。首先,在IMU预积分中,通过对IMU数据进行积分,得到相机帧之间的相对位姿。通过对IMU数据进行积分,可以获得相机在连续帧之间的相对运动信息,从而减小视觉里程计的累积误差。同时,在IMU预积分中,还会考虑IMU的噪声和漂移等因素,以提高预积分结果的准确性...
ORB-SLAM3是一种基于视觉和IMU信息融合的SLAM算法,其使用IMU积分来提高定位和建图的精度。 二、IMU积分在ORB-SLAM3中的作用 ORB-SLAM3算法通过融合摄像头和IMU的信息,可以实现在大范围内的定位和建图。IMU积分在这一过程中起着重要的作用,通过对IMU传感器的数据进行积分处理,可以得到相机在三维空间中的运动轨迹和...
此外,还有一个优点就是ORB-SLAM系列仍然在不断更新,比如2020年7月推出的ORB-SLAM3,就新增了视觉+IMU紧耦合、多地图系统、抽象相机模型、地图保存加载等等新功能,其定位精度和鲁棒性综合效果碾压了同类算法,一经推出就成为VIO中的天花板。 我们的ORB-SLAM3课程去年秋天上线了第1期,受到不少粉丝的支持,在此表示感谢...