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...
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 ...
FullInertialBA分两种情况, 第一种用于初始化, 这种在IMU初始化的时候使用,IMU bias处理方式与InertialOptimization一样, 所有时刻bias都一样, 只有一个vertex, bias优化过程中约束到初始值;另一种用于IMU初始化之后, 各个预积分内的bias不一致,优化时约束前后两个相邻预积分bias之间的差值。 Inertial-only MAP Estim...
初始化新的视觉-惯性地图，并且它成为活跃地图。如果在IMU初始化后的15秒内系统跟踪丢失，则丢弃地图。...
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...
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...
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...
判断mState==OK//判断是否为初始化成功状态 是 此时情况为:初始化成功 判断(mVelocity.empty() && !pCurrentMap->isImuInitialized()) || mCurrentFrame.mnId<mnLastRelocFrameId+2 //判断是否有当前帧速度,imu初始化是否成功或者当前帧是否刚进行重定位(不超过2帧) ...
(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...
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...