将单目惯性初始化扩展到双目时,双目视觉的的尺度因子固定为1,取出惯性优化的结果来加强尺度的收敛性。 VINS IMU预积分 加速度计和陀螺仪的测量值 加速度计偏置b_a,陀螺仪偏置b_w,加性噪声符合高斯分布: 加速度计和陀螺仪的偏置采用随机游走模型建模,它的微分也服从高斯分布: 给定两个时刻的图像帧b_k,b_{k+...
近年来,相关研究集中在提高极端条件下的鲁棒性和适应性。由于SLAM技术的发展历史悠久,有许多基于传统几何方法的SLAM代表性工作,如ORBSLAM、VINS-Mono、DVO、MSCKF。然而,仍然存在一些未解决的问题。在诸如低光或动态光照、严重抖动和弱纹理区域等挑战性环境中,由于传统特征提取算法仅考虑图像中的局部信息,而没有考虑图像...
// Gravity and scale 因为重力方向矩阵以及尺度因子是待优化的变量,所以不固定VertexGDir* VGDir =newVertexGDir(Rwg);VGDir->setId(4*(maxKFid+1));VGDir->setFixed(false);optimizer.addVertex(VGDir);VertexScale* VS =newVertexScale(scale);VS->setI...
系统融合了深度学习和传统方法，通过深度特征提取和匹配，增强SLAM系统对场景的理解和表达能力。深度学习的快速进步为计算机视觉领域带来了革命性变革。深度学习模型能够模拟复杂的场景结构和语义信息，从而提高SLAM系统在不同场景下的定位精度和跟踪鲁棒性。深度学习方法主要分为基于深度学习的端到端算法和混合SL...
VINS-Mono:VINS Mono是一个非常精确和稳健的单目惯性里程计系统,具有使用DBoW2进行闭环和4DoF姿态图优化和地图合并功能。特征跟踪是用Lucas Kanade跟踪器执行的,比描述符匹配稍微稳健一些。 VINS-Fusion:将VINS-Mono扩展到了双目和双目惯性。 VI-DSO:将DSO扩展到视觉惯性里程计,提出了一种束调整,将惯性观测与选定高...
新发布的ORB-SLAM3,稍微整理一下程序导图。 这次ORB-SLAM3的一个重要特性在于增加了对VINS系统的支持,所以这个程序导图将以mono_intertial_tum_vi.cc为入口,这是官方提供的用于tum视觉+IMU数据集的示例程序,用其他数据集或者在自己的车上实时跑的话,整体流程也差不多...
我们的ORB-SLAM3比VINS-Mono准2.6倍,在单目VIO配置下。 3. System Overview Atlas Tracking thread Local Maping thread在有IMU的时候,IMU参数是初始化,然后用MAP-estimation refine。 Loop and map merging thread 4. Camera Model 我们的目标是抽象所有的相机模型,提取所有相机模型相关的特性/函数(投影/反投影/雅...
单目-IMU:ORB3比VI-DSO和VINs-Mono准两倍,说明了mid-term和long-term数据关联的优势。 双目-IMU:ORB3比OKVIS,VINs-Fusion和Kimera好很多。 B. Visual-Inertial SLAM on TUM-VI 在单目提1500个点,双目是一张图1000个点。 。。。 C. Multi-session SLAM 。。。 8. Conclusions 描述子感觉可以解决mid/long ...
VINS-Mono[7]是一种非常精确和鲁棒的单目惯性里程计系统,采用DBoW2和4自由度姿态图优化和地图合并进行闭环。特征跟踪使用Lucas-Kanade跟踪器执行,比描述符匹配稍微健壮一些。在vin - fusion[44]中,它已扩展到立体和立体惯性。Kimera[8]是一种新颖优秀的度量语义映射系统,但其度量部分包括立体惯性测程加上DBoW2闭环...
作者分别从 Visual SLAM、Visual-Inertial SLAM、Multi-Map SLAM 几个方面描述相关工作,并做了一些与其他系统具体的实验对比,比如在 EuRoC 数据集的多场景操作,精度比 VINS-Mono 高 3.2 倍。具体这里不再赘述请移步原论文。 这里主要贴出作者与其...