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...
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...
ORB-SLAM-VI是第一个有能力地图重用的视觉惯导的系统,但是他只能基于单目的针孔模型,初始化很慢,在本文,系统中使用快速精准的IMU初始化,通过了一个开源的SLAM库利用针孔或者鱼眼模型快速的完成单目惯导或者双目惯导的初始化。 B.IMU初始化 初始化的目的是为了给惯导的变量提供良好的初始值:机体速度、重力方向还有IMU...
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。
2、连续视觉帧i和i+1之间IMU预积分: 3、xj处相机与3D landmark(地图点)的视觉重投影误差: 4、结合惯性项和视觉残差项,可视惯性SLAM可以作为基于关键帧的最小化问题。优化变量为: 前者为惯性残差,后者为附加鲁棒核函数的视觉残差(目的减少误匹配带来的影响)。此处可由上图(a)表示。
1)ROS(Robot Operating System) bag:机器人操作库,适用于嵌入式,这里推荐一个很好的双目+IMU应用在jetson nano上的git。 2)ASL Dataset Format:数据集结构,包含传感器文件和双目相机的图片。 1.2 数据使用介绍 可用的数据包含: 1.2.1Visual-Inertial Sensor Unit(视觉惯性传感器单元) ...
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...
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。
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...
与此同时,IMU的参数被初始化然后被该线程通过本文提出的最大后验估计技术进行求解。 闭环和地图融合线程 该线程检测active map与整个Atlas是否有共同的区域,若共同的区域同属于active map,此时进行闭环矫正;若共同的区域属于不同的map,那么这些map就会被融合(融合为1个),并变为active map。BA被一个独立的线程执行(...