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...
每帧的 IMU 预积分在 tracking 线程中由 Tracking::PreintegrateIMU() 计算,如下: class Frame { IMU::Preintegrated* mpImuPreintegrated; // Imu preintegration from last keyframe IMU::Preintegrated* mpImuPreintegratedFrame; // Pointer to previous frame } class Tracking { std::vector<IMU::Point>...
假设单目 SLAM轨迹误差与 IMU 误差相比可以忽略不计,我们推导出一种非常有效的仅惯性参数 MAP 估计,并将其用于初始化视觉惯性 SLAM 系统。本文主要贡献为: 将视觉惯性初始化建模为 MAP 估计意义下的仅惯性最优估计问题,其中正确考虑了 IMU 噪声的概率模型。 在单个步骤中一次求解所有惯性参数,避免由于分开估计导致的...
在IMU 初始化之前和之后,ORB-SLAM3 的坐标系的定义是不同的: 初始化之前:坐标系基于第一帧图像。它的定义完全基于视觉信息。Z轴正向视深度,X轴和 Y轴与图像平面对齐。 初始化之后:一旦 IMU 初始化成功,坐标系会调整以适应一个“世界坐标系”,其中重力方向定义为 Z轴负方向。这样,X轴和 Y轴主要在地面平面...
4. IMU初始化: 在开始运行SLAM之前,需要对IMU进行初始化。这通常涉及到放置相机和IMU设备在不同的方向上并保持静止一段时间,以捕捉静止状态下的加速度和角速度数据。通过对这些数据进行分析,可以估计出初始的姿态和偏移等参数。 5.与视觉定位结合: 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...
(4) IMU 初始化(讲解 ORB-SLAM3 采用的方法),这一步的目的是获取 IMU 参数较好的初始值:速度、重力以及 Bias。1> Vision-Only 采用ORB-SLAM 经典框架纯视觉初始化流程,按照关键帧速率 4Hz 持续运行2s,然后我们可以得到按比例缩放的地图,包括 10 个关键帧以及上百个地图点,然后通过 Visual-Only BA 进行优化...
当系统中有IMU,视觉初始化成功mState==OK且跟踪失败bOK==false LOST(跟踪失败) 跟踪线程track() 判断mState==NO_IMAGES_YET 是 执行mState=NO_INITIALIZED 判断mState==NO_INITIALIZED 是 此时情况为:1.还未获得初始帧 2.已经获得初始帧,但还未初始化成功 ...
一个单目和双目的视觉惯导SLAM系统:全部依赖于MAP(最后后验概率估计),即使是在IMU初始化的时候。 高召回率的场景重识别算法:DBoW2需要匹配三个连续的关键帧,太慢了。作者的方法是:候选的关键帧第一次就进行几何一致性检测,然后利用三个共视的关键帧进行局部的一致性检验,这种策略提升了召回率,并简化了数据关联,从...
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...