2. IMU预积分约束边(EdgeInertial) 一、概述 1.为什么需要融合 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,VIO的优势就在于IMU与相机的互补性。 视觉传感器在大
void EdgePriorPoseImu::computeError() /** * @brief 先验边计算误差 *通过比较IMU的先验信息(如旋转及平移先验、速度、陀螺仪和加速度计的偏差)与当前估计值,得出一系列误差值。 */ void EdgePriorPoseImu::computeError() { const VertexPose* VP = static_cast<const VertexPose*>(_vertices[0]); co...
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...
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...
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...
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...
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。
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,即使在IMU初始化阶段也是如此。该系统可以在大大小小的、室内和室外环境中实时运行,并且比原有方法精确2到5倍。 第二、主要的创新点是一个多地图系统,它依赖于一种新的位置识别方法和改进的召回。基于此ORB-SLAM3能够...
IMU 预积分 3. IMU 初始化 1. 数据结构 IMU的测量值在机体坐标系中表示。在时刻 t ,加速度计的线加速度测量值a^和和陀螺仪的角速度测量值 w^ 分别表示为: a^t=at+bat+Rwtgw+naw^t=wt+bwt+nw 其中假设加速度计和陀螺仪的加性噪声是高斯白噪声,即 na∼N(0,σa2), nw∼N(0,σw2) ;加...
ORBSLAM3用ROS接口运行双目IMU和单目IMU模式 ORBSLAM3是一个用于视觉定位和地图构建的开源库,它集成了SLAM算法和深度学习技术,可以用于双目相机和单目相机的定位与地图构建。在ROS中使用ORBSLAM3,可以通过接口将其与其他ROS节点进行通信和集成。下面我们将按照双目IMU和单目IMU两种模式,介绍在ROS中使用ORBSLAM3的方法。