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 ...
for(int i=0; i<n; i++) // 中点积分,采用前后两端的平均值来作为积分的IMU数据 { float tstep; cv::Point3f acc, angVel; if((i==0) && (i<(n-1))) // 边缘部分线性插值 { float tab = mvImuFromLastFrame[i+1].t-mvImuFromLastFrame[i].t; float tini = mvImuFromLastFrame[i]...
取负对数,并假设IMU预积分和先验分布的高斯误差,这最终导致优化问题: 如图2c所示,这种优化与方程4的不同之处在于,不包括视觉残差,因为视觉SLAM估计的最新轨迹被视为常数,并添加了迫使IMU偏置接近零的先验残差。协方差矩阵∑b表示关于IMU偏置可能取值范围的先验知识。IMU协方差∑I I−1,I的预积分细节可以在下面文...
ORB-SLAM-VI是第一个真正能够重复使用地图的、视觉惯性SLAM,但是仅限与单目且初始化较慢.ORB-SLAM3建立在ORB-SLAM-VI上,提供了一种快速精准IMU初始化策略. 上图为各种情况下的因子图. 1基本原理 1、待优化变量–>同之前: 2、连续视觉帧i和i+1之间IMU预积分: 3、xj处相机与3D landmark(地图点)的视觉重...
对于视觉-惯性SLAM,在连续两帧i和i+1之间进行IMU预积分,根据理论 T. Lupton and S. Sukkarieh, “Visual-inertial-aided navigation for high-dynamic motion in built environments without initial conditions,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 28, no. 1, pp. 61–76, 2012. ...
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...
这一块就比较 formulation 了。和常见的很像,IMU 预积分、构建残差项等等。优化的状态变量: IMU 预积分: 相机pose 与 landmark 3D 点的视觉重投影误差: 最终优化: 几种情况下的因子图: IMU Initialization、Map merging、Loop closure 关于剩下的 IMU 初始化、回环等模块,这些是大坑,后续在接下来的文章中详细...
对于视觉惯导SLAM而言,我们通过对IMU的测量进行预积分,可以获得连续两帧(如第到第帧)之间的相对位姿测量:,,以及整个测量向量的信息矩阵。于是给定上述预积分项以及状态向量以及,我们就可以得到如下IMU残差: 此外,除了IMU残差还有帧与3D点之间的视觉残差,即重投影误差: ...
在Orb_SLAM3中,IMU数据与视觉定位相结合,共同用于实时定位和重建。通过融合IMU数据和视觉特征,可以提高系统的鲁棒性,并且在快速运动或纹理缺乏的情况下,提供更准确的位姿估计。这可以通过将IMU预积分的位置和速度增量与视觉观测信息结合在一起,使用扩展卡尔曼滤波器或粒子滤波器等方法来实现。 总结: IMU数据在Orb_SLA...
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...