FullInertialBA分两种情况, 第一种用于初始化, 这种在IMU初始化的时候使用,IMU bias处理方式与InertialOptimization一样, 所有时刻bias都一样, 只有一个vertex, bias优化过程中约束到初始值;另一种用于IMU初始化之后, 各个预积分内的bias不一致,优化时约束前后两个相邻预积分bias之间的差值。 Inertial-only MAP Estim...
BA优化中Jacobian矩阵的计算_skycrygg的博客-CSDN博客先求解相机坐标系下坐标关于T的导数: SE3deriv image.png image.png /** * @brief 求解二维像素坐标关于位姿的雅克比矩阵 _jacobianOplusXi */ void EdgeSE3ProjectXYZOnlyPose::linearizeOplus() { g2o::VertexSE3Expmap *vi = static_cast<g2o::Vertex...
3）焊接BA。执行局部BA来优化焊接窗口中所有来自M_a和M_m的关键帧以及由它们观测到的地图点（图3a）。
1.2 Local mapping 模块加入关键帧和地图点到当前激活地图,删除冗余帧,并通过对当前帧的附近关键帧操作,利用视觉 BA 或视觉-惯性 BA 技术来优化地图。此外,在惯性模式下,mapping 线程会利用最大后验估计(MAP)技术来初始化和优化 IMU参数。 1.3 Loop and map merging 模块每当加入一个新的关键帧,该线程在激活地图...
BA优化完成后同样先跳过IMU部分,然后开始进行本地冗余帧的检查,关键函数为KeyFrameCulling()。函数中作者的注释是这样描述的“如果看到关键帧 90% 的地图点,则该关键帧被认为是多余的,在至少其他 3 个关键帧中(相同或更精细的比例),我们只考虑接近的立体点”。整个过程的不断重复,直到完成标志位为“True”时...
局部建图线程:添加关键帧以及特征点到活跃地图中,移除冗余关键帧与地图点,使用视觉或者视觉惯导BA来优化地图,在靠近当前帧的关键帧的局部窗口中操作。除此之外,在惯性的情况下,IMU参数在建图线程中通过新颖的最大后验估计技术来初始化和优化。 回环和地图合并线程:以关键帧速率检测活动地图和整个Atlas之间的公共区域...
长期的数据关联:利用场景重识别来匹配当前的观测和先前的观测,不用管累计误差而且即使跟踪失败也可以实现,长期的匹配可以利用位姿图优化重新设置漂移,为了更准确也可以利用BA。这是SLAM在大场景中精度保证的关键。 这是第一个可能对短期、中期、长期数据进行数据关联的视和视觉惯导的系统。在已知地图的环境中可以没有漂...
为了进一步提升初始估计精度,初始化后会进行5~15秒的VI BA优化,这样可以收敛到仅1%的尺度误差。相较于ORB-SLAM-VI需要15秒才获得首个尺度因子更加快速。经过了这些BA操作之后,我们就认为这个map是mature(成熟的),意思就是尺度/IMU参数/重力向已经被较好地估计完成。
ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理;ORB-SLAM 2 增加了对于双目和RGB-D相机的处理,在回环检测模块增加了Full Global BA的处理;ORB-SLAM 3则增加了对于IMU融合的支持,兼容鱼眼相机模型,并且增加了Altas多地图的支持;同时,回环检测为了支持多地图的模式,提供了一种叫Welding BA的优化方式。ORB -SLAM的作者将上述...
局部建图线程:添加关键帧以及特征点到活跃地图中,移除冗余关键帧与地图点,使用视觉或者视觉惯导BA来优化地图,在靠近当前帧的关键帧的局部窗口中操作。除此之外,在惯性的情况下,IMU参数在建图线程中通过新颖的最大后验估计技术来初始化和优化。 回环和地图合并线程:以关键帧速率检测活动地图和整个Atlas之间的公共区域...