. IMU初始化(视觉惯性联合初始化) 终于来到视觉惯性初始化阶段了,这段是视觉和惯性数据融合的第一步,是一段松耦合过程。 理论上是将准确的视觉数据(但缺少尺度)和快速的IMU数据(需要重力加速度又存在零偏...遍预积分值,使预积分数值更加准确. 尺度恢复和重力加速度预估 首先建立预估状态向量X=[s,gw],其中s是...
前面我们已经得到了当前底盘在世界坐标系中的位姿,这个位姿是通过融合ORB_SLAM2位姿和IMU积分得到的,在当前位姿已知的case下,给SLAM小车设置一个goal,我这里是通过上位机设置,然后使用上篇文章中的轨迹规划方法就可以得到一个路径Queue。 依次执行这个队列里的离散点,就可以到达设置的目标点了。本篇文章主要内容分享一...
ORB_SLAM2是一种视觉惯性紧耦合定位算法,它是在ORB-SLAM的基础上通过加入惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)来实现更准确的定位。本文将详细介绍ORB_SLAM2视觉惯性紧耦合定位算法及其原理。 ORB_SLAM2是一种基于特征的定位算法,其核心是通过检测和匹配图像中的ORB特征点来实现定位。ORB特征点是一种具有旋...
一、获取实时坐标和点云图 使用ORBSLAM2获取当前姿态,同时ZED2 利用其IMU数据对速度加速度积分得出另一个姿态,考虑到ORBSLAM2的响应及时性和IMU数据的漂移,当两者数据相差较大时停止建图,等待恢复正常,否则以ORB_SLAM2的姿态信息为准,同时手动添加损失量对IMU姿态信息进行校准。在某些情况下ORB_SLAM2可能会跟丢,此...
本文是在ORB-SLAM2的基础上进行计算卸载的,也可以用在其他的SLAM系统中,如VINS-MONO,把IMU预处理和初始化模块加入到移动设备的tracking中、将带有重定位模块的局部视觉惯性里程计加入到边缘设备的边缘局部映射中、将全局姿态图优化和回环检测等加入到边缘设备的回环检测和全局构建中。
ORB_SLAM2+IMU详解 技术标签:ORB_SLAM2SLAMubuntu 单目VIO学习 细节探讨: PVR优化顶点:g2o::VertexNavStatePVR,定义在g2otypes.h中 Bias优化顶点:g2o::VertexNavStateBias 一:关于优化部分:Optimizer.cpp 1. PoseOptimization(Frame *pFrame,F... 查看原文...
首先构建整体优化状态向量,包含当前时刻j的旋转,平移速度,位移,加速度计偏置和陀螺仪偏置。整体误差方程包含视觉重投影误差和IMU测量误差。 视觉重投影方程就是简单的针孔相机重投影方程,并没有什么特别其残差,雅可比计算和信息矩阵与一般视觉无异。 IMU测量误差方程包含两部分,分别是P,V,R和ba,bg偏置。其残差,残差...
其实,通过IMU信息能够在这个序列上继续运行。图6展示计算的轨迹与真实轨迹相比的示例。 C.TUM RGB-D数据集 TUM RGB-D数据集包含来自RGB-D传感器的室内序列,其在不同纹理、光照和结构条件下被分组为若干类别以评估物体重建和SLAM/里程计方法。我们展示在序列子集上的结果,这些序列子集是大多数RGB-D方法通常评估用...
增加了RGBD-IMU的运行模式和ROS接口,增加了单目IMU和双目IMU的ROS接口,替换了词典为二进制格式,加载速度更快。依据ORB_SLAM3重写了RGBD-IMU的ROS接口,避免出现队列拥塞,提供了Kinect for Azure的参数文件 [CODE](https://github.com/xiefei2929/ORB_SLAM3-RGBD-Inertial) ...
ORB-SLAM2能够实现一个厘米级精准的定位,并且比双目的LSD-SLAM更加的精确。跟踪部分可能会在V2_ 03_ difficul,序列当中跟丢,由于一些运动模糊。在第22篇论文解释的情况,这个序列在处理的过程中是使用IMU信息,如图5所示,显示的一些估计轨迹对真实的世界相比的例子。