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 ...
//进行初始化, 以IMU位姿为基准, 估计IMU bias, 尺度和惯性系与世界系(首帧IMU系)之间的旋转矩阵Optimizer::InertialOptimization(mpAtlas->GetCurrentMap(),mRwg,mScale,mbg,mba,mbMonocular,infoInertial,false,false,priorG,priorA);if((fabs(mScale-1.f)>0.00001)||!mbMonocular){//恢复尺度, 并将世界...
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...
Step 1 如局部建图里认为IMU有问题，重置当前活跃地图 Step 2 处理时间戳异常的情况 Step 3 IMU模式...
(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...
处理完第0帧后,类似地,第1帧和0到1帧之间所有时刻的IMU测量值都会被系统读取,在TrackMonocular()函数中进行处理,从而完成系统的单目初始化。我们来看看这一过程都经过了哪些函数。 1. GrabImageMonocular() 前面的部分不再重复,直接进入函数GrabImageMonocular()。首先将第1帧转化成灰度图,并创建当前帧。这其中包括...
再次证明了中期和长期数据关联的优势。与ORB-SLAM VI相比，我们新型的快速IMU初始化允许ORB-SLAM3在几...
在IMU初始化中,通过对IMU数据和视觉数据进行联合优化,得到初始的相机位姿。在ORB-SLAM3中,采用了基于非线性优化的方法,通过最小化重投影误差来优化相机的位姿和IMU的漂移。通过融合IMU和视觉数据,可以提高初始位姿的准确性,并且减少初始化的时间和计算量。 IMU融合方法在ORB-SLAM3中的应用不仅仅局限于定位的改进,还...
利用点云初始化SLAM的AR效果-2017年录的视频-后续我会把保存点云和用点云初始化的功能也发出来 选哥玩XR 1429 1 AR虚拟现实(用unity做的) RPKMM 1.3万 1 基于slam的AR-2016年录的平面拟合功能测试合集-3段视频分别是:pc效果- iPhone6s效果-增加imu优化水平平面的ios效果 选哥玩XR 1.8万 6 一文了解...