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...
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...
Adapting Edge-SLAM Architecture in Visual-SLAM Systems 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...
ORB_SLAM2的作者在2017年提出了具有地图重用功能的单目视觉惯性定位算法,该算法的具体思路和港科大的VINS有着异曲同工之妙,整体过程可分为下面几个部分: 1.整体流程与基础知识总结 2.基于流型的IMU预积分 3.IMU初始化(视觉惯性联合初始化) 4.紧耦合优化模型 下面主要通过这三个方面对整个思路做详细的说明。还是...
本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图。 以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器,在白墙和地板上有些失真,下次等移动平台到了我会...
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...
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...
.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是尺度,...
视频中展示的场景的一个定量比较可以从ORB-SLAM3原文中的表2,也就是在序列V101下,在ORB-SLAM2的Stereo模式下和ORB-SLAM2的StereoInertial模式下得到的ATE其实差不多(0.037和0.035.。。),所示实际演示的效果也是差不多的,但是在V103序列下的改善就明显了很多,ATE减少了一半以上啊。。。所以这个工作还是很强的!
视频中展示的场景的一个定量比较可以从ORB-SLAM3原文中的表2,也就是在序列V101下,在ORB-SLAM2的Stereo模式下和ORB-SLAM2的StereoInertial模式下得到的ATE其实差不多(0.037和0.035.。。),所示实际演示的效果也是差不多的,但是在V103序列下的改善就明显了很多,ATE减少了一半以上啊。。。所以这个工作还是很强的!