一、概述为什么工程实践中我们使用视觉与IMU融合的解决方案即视觉惯性里程计(VIO)来估计运动而不是简单地使用视觉里程计(VO)。视觉惯性里程计的传感器主要包括相机和惯性测量单元(IMU)两种传感器各有优缺点…
TrackWithMotionModel根据运动模型预测当前的相机位姿,并将当前帧和上一帧进行投影搜索,如果匹配点过少,将加大阈值再次将当前帧和上一帧进行投影搜索,满足匹配条件则跟踪成功调用PoseOptimization函数进行优化,否则如果有IMU辅助预测,直接返回true,如果既搜索失败又没有IMU...
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 ...
ORB-SLAM3中IMU初始化 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 FullInertialBAInertialOptimization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...
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...
在Orb_SLAM3中,IMU数据的使用可以分为以下几个步骤: 1.数据采集和预处理: 首先,需要从IMU传感器中采集原始的加速度和角速度数据。这些数据可以来自于各种类型的IMU传感器,如陀螺仪和加速度计。然后,需要对原始数据进行预处理,包括降噪、去除偏移和减小采样率等。这样可以提高后续处理步骤的效果,并减少可能的错误。
局部建图线程:添加关键帧以及特征点到活跃地图中,移除冗余关键帧与地图点,使用视觉或者视觉惯导BA来优化地图,在靠近当前帧的关键帧的局部窗口中操作。除此之外,在惯性的情况下,IMU参数在建图线程中通过新颖的最大后验估计技术来初始化和优化。 回环和地图合并线程:以关键帧速率检测活动地图和整个Atlas之间的公共区域...
短期的失败:利用IMU的读数估计位姿,把地图点投影到估计的相机位姿上,然后在一个大的image窗口中做匹配,匹配的结果包含在VIO优化中。在大多说情况下可以恢复视觉跟踪,但是如果超过5s还没有恢复。进入下一个状态。 长期的失败:重新进行视觉惯导的初始化构建一个地图,这个地图成为active地图。
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: ...
ORB-SLAM3是一种基于视觉和IMU信息融合的SLAM算法,其使用IMU积分来提高定位和建图的精度。 二、IMU积分在ORB-SLAM3中的作用 ORB-SLAM3算法通过融合摄像头和IMU的信息,可以实现在大范围内的定位和建图。IMU积分在这一过程中起着重要的作用,通过对IMU传感器的数据进行积分处理,可以得到相机在三维空间中的运动轨迹和...