. 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...
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...
所以我在localBA的基础上又添加了一个windowBA的函数,在windowBA中结合了IMU数据进行联合优化,具体步骤类似VI-ORB中的Optimizer 从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o边的代码套路 点“计算机视觉life”关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,g2o框架《从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码》,以及...
之所以选择 Intel RealSense 这款深度相机,仅仅是因为它是最容易买到的。。。在京东上搜“深度相机”,符合要求的几乎都是这个系列的。具体到 D435i 这个型号,它可以提供深度和 RGB 图像,而且带有 IMU,未来如果我们继续做视觉+惯导的 SLAM 也够用了。 深度相机 RealSense D435i 简介...
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...
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...
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。
为了克服这些问题,我们提出了FastORB-SLAM,它是轻量级和高效的,因为它是通过跟踪相邻帧的关键点,而不需要计算描述符。为此,本文提出了一种基于稀疏光流的关键点匹配方法,通过两步实现从粗到细的描述子独立关键点匹配。在第一阶段,我们先用均匀加速度运动模型对关键点的初始位置进行预测,然后用基于金字塔的稀疏光流...
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...