为什么工程实践中我们使用视觉与IMU融合的解决方案即视觉惯性里程计(VIO)来估计运动而不是简单地使用视觉里程计(VO)。视觉惯性里程计的传感器主要包括相机和惯性测量单元(IMU)两种传感器各有优缺点,VIO的优势就在于IMU与相机的互补性。 视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好,但是遇到玻璃或白墙这样特征少的场景就...
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 ...
与ORB-SLAM VI相比，我们新型的快速IMU初始化允许ORB-SLAM3在几秒内标定惯性传感器并且从最初使用它，...
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...
ORB-SLAM3中IMU初始化 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 FullInertialBAInertialOptimization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...
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,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...
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...
ORB-SLAM3运行双目+IMU惯导(大厅带楼梯场景tum数据集)精度好,鲁棒性强。 8034 2 1:54 App ORB-SLAM3跑单目相机,实时性准确性确实厉害。 716 -- 3:06 App ORB-SLAM3 运行单目相机+IMU(室内场景) 406 -- 6:10 App ORB-SLAM3 运行单目+IMU效果(大厅楼梯场景) 1705 -- 9:41 App 宇树L2激光雷达运...
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...