纯单目SLAM可以提供非常精确的初始地图,但是不知道尺度。所以可以加入Imu获得尺度信息。 Scale drift-aware large scale monocular SLAM证明当尺度被明确地表示为一个优化变量,而不是使用BA的隐式表示时,它收敛得更 快。 在IMU初始化过程中忽略传感器的不确定性会产生较大的不可预测的误差(Fast and robust initializat...
2.视觉融合imu之紧耦合 orbslam3中视觉融合imu是紧耦合 紧耦合是在估计的时候,就是把IMU的状态,视觉传感器的状态等传感器的状态放在一起进行位姿估计,最后融合出来是只存在一个轨迹误差,不需要单独计算各个传感器的轨迹。融合过程本身会影响视觉和 IMU 中的参数(如 IMU 的零偏和视觉的尺度)。典型方案为 MSCKF 和非...
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...
imu初始化的第二阶段:纯imu优化。优化imu的P、V、q,角速度bias、加速度bias、重力方向Rwg、尺度Scale。Vertex: VertexPose:以ImuCamPose类表示的位姿 VertexVelocity:imu速度 VertexGyroBias:imu角速度bias,初始化过程中bias不变 VertexAccBias:imu加速度bias,初始化过程中bias不变 VertexGDir:一个旋转矩阵,它将第...
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...
IMU初始化的目的为获得惯导的良好初始值:速度、重力方向和IMU的bias。 初始化要求:1、先解决视觉问题有利于IMU初始化;2、尺度显示表示为优化变量将加快收敛速度;3、不能忽略IMU传感器的不确定性。 基于MAP估计的IMU初始化: 1、纯视觉地图估计:初始化纯单目SLAM,并设定在2秒内运行,在4Hz处插入关键帧。在这段时间...
ORB-SLAM2以及ORB-SLAM-VI,其最大的亮点有:1、基于特征的紧密集成视觉惯性SLAM系统(将极大后验概率估计MAP用于IMU初始化等);2、多地图SLAM系统(新的位置识别方法); 1、在IMU.../1361086876。 文章摘要:本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够用单目、立体和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型进行视觉、视觉惯性...
所以我们需要考虑初始化的过程中传感器的不确定性,把IMU初始化看成一个MAP的问题,分为三个步骤:纯视觉的MAP估计:在ORB-SLAM中初始化纯单目相机仅用了2s,以4HZ的速度插入关键帧。初始化后我们有按一定尺度比的由十个相机位姿和数百个3D点组成的地图。利用图2中纯视觉的模型进行BA优化。这些位姿被转换到机体坐标...
IMU.Frequency: IMU的数据采样频率。 立体校正参数 LEFT.R, LEFT.P, RIGHT.R, RIGHT.P: 分别表示左右相机的旋转矩阵和投影矩阵。这些参数用于图像的立体校正,以便进行立体匹配。 ORB特征提取器参数 ORBextractor.nFeatures: 每幅图像提取的特征点数量。 ORBextractor.scaleFactor: 尺度金字塔的尺度因子。 ORBextractor...
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...