已经有很多文章分析这份代码的细节了,这里主要针对VINS-Fusion代码主体的结构和流程做一些解析记录,便于日后的工程化和一些进一步优化工作。 代码结构剖析 Estimator是前端的一个核心类,整个系统的入口和核心处理逻辑都位于这个类中,其中通过inputIMU和inputImage将IMU数据和图像数据喂入,待进一步处理,整体逻辑如下: 图像被...
代码仓库链接:https://github.com/luohongk/SuperVINS 具体方法 系统概述 SuperVINS框架基于著名的视觉惯性SLAM框架VINS-Fusion。SuperVINS遵循与VINS-Fusion相同的架构设计,但在其基础上进行了优化和改进。具体流程如图3所示。算法的主要组件包括前端深度学习特征提取和跟踪、后端位置优化以及深度学习回环检测。深度学习特征...
VINS-FUSION是在VINS-Mono的基础上,添加了GPS等可以获取全局观测信息的传感器,使得VINS-FUSION可以利用全局信息消除累计误差,进而减小闭环依赖。如果你不关心GPS等全局传感器,只关心IMU、摄像头传感器的处理,那么VINS-FUSION代码和VINS-Mono几乎一样,本博客也只介绍VINS-FUSION的前端和后端处理。 我们先看一下VINS-FUSION...
VINS即Visual-Inertial navigation Systems),港科大在2019年1月12号发布了Vins-fusion,从2017年发布的Vins-mono:单目+IMU,这次晋级了vins-fusion,demo中主要给出了四个版本:单目+imu/纯双目/双目+imu/双目+imu+GPS. VINS-Fusion是基于优化的多传感器状态估计器,可为自主应用(无人机,汽车和AR/VR)实现准确的自定位。
工作Gomsf: Graph-optimization based multi-sensor fusion for robust uav pose estimation使用一种基于优化的框架来融合局部视觉惯性里程计(VIO)与GPS测量,这比工作A robust and modular multi-sensor fusion approach applied to mav navigation中提出的方法产生了更精确的结果。在该方法中,局部坐标和全局坐标之间的...
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重构后的VINS-Fusion-Understood，旨在让每个人都能完全理解其内部机制。该版本在原VINS-Fusion的基础上，进行了多项优化，以提升代码的可读性和功能性。以下是具体优化点：1. **代码风格重构**：为适应业界工程师的需求，对代码风格进行了调整。修改了变量命名，优化了缩进和大括号位置，以遵循Google风格...
计算机视觉life独家新课程来啦!1、我们从源码出发,逐行解析源码,从最底层揭开VINS-Mono涉及到的所有VIO理论和代码中的工程化技巧。2、所有涉及到的公式,全部白板从零推导,你将看到这些复杂的公式是如何从最简单的原理一步一步形成。3、通过代码逐行解析+公式白板推导,
很多公司在工程上是用VINS(VINS-Mono或VINS-Fusion)做里程计,而不是ORB-SLAM,但是好像ORB-SLAM比VINS效果更好,这是为什么呢?且看大家是怎么说的 简单回顾 ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来...