则优化项变为d = r^{T} * L * L^{T} * r = (L^{T}r)^{T}* (L^{T}r),最小二乘的形式! 令r^{'} = L^{T}r作为新的优化误差,这样就可以用ceres求解了。(Mahalanobis 距离其实相当于一个残差加权,协方差大的加权小, 协方差小的加权大,着重优化那些比较确定的残差。若写成“sqrt_info.se...
具体到本文的方法,就是利用VIO得到当前时刻和上一时刻的相对位姿dX,加到上一时刻的位姿上X(i-1),得到当前时刻的位姿Xi。需要注意的是,这里的X以第一帧为原点。通过观测方程h,将当前状态的坐标转换到GPS坐标系下。这样就构建了一个全局约束。 之后的优化就交给BA优化器进行迭代优化,vins fusion沿用了ceres作为...
之后的边缘化过程,采用的数学方法为舒尔补,将要边缘化掉的变量\xi_1 f_0 f_2消去,只剩下变量\xi_1 \xi_2 \xi_3: 注意:在下一次优化时,VINS做的处理为,矩阵H在不断迭代的非线性优化中不发生变化,即变量\xi_1 \xi_2 \xi_3变化的同时,不会重新求他们关于函数f_1 f_2 g_1 f_3 f_4 f_5的...
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变...
// 待优化输出的tj量 booloperator()(constT* tj, T* residuals)const { //残差= 待优化出来的量(未知)-观测量(实际看到的有误差) min(x'-x(已知)) y=(10-x)^2 residuals[0] = (tj[0] - T(t_x)) / T(var);//残差= (待优化tj-观测量t_x)/var gps的准确度方差 ...
针对Vinsfusion初始化失败问题,可以通过多种办法进行解决。优化视觉特征提取和匹配算法、改进IMU预积分和状态估计方法,以及引入深度学习技术进行特征点和姿态估计等。只有通过不断的技术创新和算法优化,才能有效应对Vinsfusion初始化失败的挑战。 二、加速度激励参数优化 1. 加速度激励参数的重要性 在Vinsfusion技术中,加...
本节主要讲loop_fusion包的程序结构,loop_fusion主要作用:利用词袋模型进行图像的回环检测。在vinsmono中,该程序包处于pose_graph包内。vins_fusion与vins_mono一个差别在于,回环检测的点云数据在mono中有回调供给VIO进行非线性优化,而在fusion中,VIO估计完全独立于回环检测的结果。即回环检测的全局估计会受到VIO的影响...
对比于VINS Mono,主要增加了global_fusion包,用来融合GPS以及视觉IMU定位的结果。代码结构,之前的pose_graph节点更名为loop_fusion,之前的feature_track节点融合进vins_estimator内部。vins_estimator中的factor残差项增加了很多,主要是视觉的残差项增加。 优势:可以静止进行初始化;尺度信息不一定完全依靠IMU(有双目),不会...
VINS-FUSION 前端后端代码全详解(一) 【摘要】 本次工作我首先参照网络上的文档整理了全部的代码,并对于C++和OpenCV的一些操作也进行了详细的注释,并写了这篇的博客进行全部的讲解,其中1-4章节是前端VIO信息,5章节是后端DBOW词袋回环,6-7章节是GPS与VIO融合,8章节是参考文献。 1. 程序入口rosNodeTest.cpp 1.1...
VINS主要包括两种方法:优化和滤波。基于优化的方法在定位的高精度方面很显著,但可能会受到高计算复杂性的影响。相反,基于滤波的方法实现了高效率,但牺牲了精度。因此,迫切需要开发一个结合了高精度和高效率的框架。受到基于优化的方法中的舒尔补的启发,作者充分利用了用于姿态和地标构建的高维残差模型中固有的稀疏结构,...