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...
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...
2基于TUM-VI基准的视觉惯性SLAM 所获得的结果与表三中相关的系统进行了比较,这清楚地表明了ORB-SLAM3在单目惯性和惯性方面的优势.最接近的系统是VINS-Mono、BASALT.它们本质上是带有闭环的视觉惯性里程计系统,缺少中期数据关联. 我们的系统在中小型室内环境、房间和走廊序列中获得最低的误差,其中大多数误差小于10厘米...
时隔四年,精度提高2到5倍,性能由于VINS-Mono 本文介绍了第一个能够使用单眼、立体和RGB-D相机,使用针孔镜头和鱼眼镜头模型进行视觉、视觉惯性和multi-map SLAM的系统——ORB-SLAM3系统。下面是本文两个主要创新点。 第一、主要的创新点是一个基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统,它完全依赖最大后验(MAP)估计,...
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 ...
voidOptimizer::InertialOptimization(Map *pMap, Eigen::Matrix3d &Rwg,double&scale){intits =10;//设置最大迭代次数longunsignedintmaxKFid = pMap->GetMaxKFid();constvector<KeyFrame*> vpKFs = pMap->GetAllKeyFrames();//从地图中获得所有的关键帧 ...
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...
VINS Mono:是一个视觉里程计系统,具有闭环和多地图功能,依赖于位置识别库DBoW2。 实验表明,由于能够使用中期数据关联,ORB-SLAM3在EuRoc数据集上的单目惯性单会话操作的准确性是VINS Mono的2.6倍。 我们的Atlas系统也建立在DBoW2的基础上,但提出了一种新的更高召回率的位置识别技术,并使用本地BA执行更详细、更准确...
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...