在慢速运动或者没有侧倾和俯仰旋转的应用中(例如平坦区域内的汽车),IMU传感器很难初始化。在这些情况下,如果可能,使用双目SLAM。否则,使用CNNs从单张图像上估计深度的最新进展为可靠且具有真实尺度的单目SLAM提供了良好的前景(至少在训练CNN的相同类型的环境中)。
第三步是视觉IMU联合后验估计,ORB-SLAM3只需要2秒就可以完成尺度的初始化,误差在5%左右,此外,ORB-SLAM3还将进行只包含尺度因子和重力方向的优化,10秒一次,用于避免传感器运动缓慢时IMU激励不够的情况。 ORB-SLAM3中的跟踪和建图和ORB-SLAM-VI类似,在短期跟丢后,在满足一定条件时会尝试利用IMU积分得到的位姿信息...
第三步是视觉IMU联合后验估计,ORB-SLAM3只需要2秒就可以完成尺度的初始化,误差在5%左右,此外,ORB-SLAM3还将进行只包含尺度因子和重力方向的优化,10秒一次,用于避免传感器运动缓慢时IMU激励不够的情况。 ORB-SLAM3中的跟踪和建图和ORB-SLAM-VI类似,在短期跟丢后,在满足一定条件时会尝试利用IMU积分得到的位姿信息...
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 FullInertialBA InertialOptimization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 FullInertialBA函数 根据上一...
ORB-SLAM3是⼀个⽀持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单⽬，双⽬和RGB-D相机上利⽤针孔或者鱼眼模型运⾏。他是第⼀个基于特征的紧耦合的VIO系统，仅依赖于最⼤后验估计(包括IMU在初始化时)。这样⼀个系统的效果就是：不管是在⼤场景还是⼩场景，室内还是室外都能鲁棒实时的运⾏...
为了改进初始估计,在初始化后5秒和15秒进行视惯性BA,收敛到1%尺度误差,如第七节所示。在这些BAs之后,我们说地图已经成熟了,也就是说尺度、IMU参数和重力方向已经被准确地估计出来了,这种初始化方法比ORB-SLAM-VI和VI-DSO都好的多。通过将尺度因子固定为1,并将其从惯性优化变量中提取出来,我们可以很容易地将...
为了改进初始估计,在初始化后5秒和15秒进行视惯性BA,收敛到1%尺度误差,如第七节所示。在这些BAs之后,我们说地图已经成熟了,也就是说尺度、IMU参数和重力方向已经被准确地估计出来了,这种初始化方法比ORB-SLAM-VI和VI-DSO都好的多。通过将尺度因子固定为1,并将其从惯性优化变量中提取出来,我们可以很容易地将...
为了改进初始估计,在初始化后5秒和15秒进行视惯性BA,收敛到1%尺度误差,如第七节所示。在这些BAs之后,我们说地图已经成熟了,也就是说尺度、IMU参数和重力方向已经被准确地估计出来了,这种初始化方法比ORB-SLAM-VI和VI-DSO都好的多。通过将尺度因子固定为1,并将其从惯性优化变量中提取出来,我们可以很容易地将...
利用前述单目视觉 SLAM 初始化后稳 定运行的数据,以及这些关键帧之间的 IMU 测量,包括:尺度因子、重力方 向、IMU 传感器偏置参数、关键帧的无尺度速度。这些 IMU 测量放在一起构 成状态向量,构建优化问题求解。一旦惯性优化完成,帧的姿态、速度以及 3D 地图点就会以估计的尺度进行缩放,同时旋转以使 z 轴与估计...
IMU初始化的目的是为了得到Body系速度、重力方向和IMU偏置。ORB-SLAM3中初始化流程的设计建立在作者的几点思考上: 1、ORB-SLAM纯单目已经可以初始化得到精确的地图,尺度信息可以通过IMU得到;双目图像输入下则尺度客观,可以不考虑尺度信息的问题; 2、如果将尺度单独作为优化变量进行表示和优化,效果比在BA中的隐式表达...