显著改进雨天对VINS-Fusion的影响! 2. 摘要 安全可靠的自主无人驾驶飞行器的开发依赖于系统根据传感器输入识别并适应局部环境变化的能力。目前最先进的局部跟踪和轨迹规划通常使用相机传感器输入到飞行控制算法中,但诸如雨水等环境干扰对这些系统性能的影响程度在很大程度上尚不清楚。在本文中,我们首先描述了一个包含约...
前置条件:已安装好ROS与docker环境 下载VINS-Fusion代码到本地,cd到项目文件的docker目录中 打开Dockerfile文件,可以看到docker镜像拉取的整个过程,其中会进行克隆ceres-solver到容器内部,原始网址为: https…
所以,全局传感器通常与局部传感器融合,以实现精确且全局的定位。工作A robust and modular multi-sensor fusion approach applied to mav navigation提出一种基于EKF的算法,将视觉测量与惯性和GPS测量相融合,以获得无漂移的估计。工作Multi-sensor fusion for robust autonomous flight in indoor and outdoor environments ...
https://hub.docker.com/r/yz16/my_ros 我基于yz16/my_ros这个镜像添加了Eigen3.3.7和Ceres1.14.0,可以成功在Docker内编译和运行VINS-Fusion https://hub.docker.com/r/vell001/ros_vins 运行Docker 创建container docker run --name ros_vins \ --mount type=bind,source=/Users/vell/workspace/ros_works...
五、VINS FUSION 推荐链接:javascript:void(0) 发布信息:港科大 2019年1月12号 版本: (1)单目+imu (2)纯双目 (3)双目+imu (4)双目+imu+GPS 和vins mono相比: 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_...
表1所示是关于BA时间成本和准确性的分析,结果显示仅使用正则化因子比VINS-Fusion有更好的ATE,但是加上动量因子以后,ATE进一步降低,还减少了所需要更少的时间。 表1 在VIODE数据集的parking_lot high序列中的消融实验 如表2和图5所示,目前的SOTA方法在静态环境中有精确的姿态估计结果,但在动态环境中性能变差。尤其...
其原理可以简单描述为:利用视觉摄像头获取环境图像,利用惯性测量单元(IMU)获取设备运动信息,然后将两者进行融合,实现对设备位置和姿态的估计和跟踪。 具体来说,vinsfusion算法以IMU为基础,通过预测算法来估算运动状态,而视觉则用于“互补滤波”,将IMU的漂移等误差补偿掉,以达到更高的精度。在此基础上,vinsfusion算法还...
VinsFusionDockerUserVinsFusionDockerUser提交构建命令拉取源代码和安装依赖完成依赖安装返回构建成功信息启动容器启动 VinsFusion返回运行状态显示运行信息 结论 通过上述步骤,我们成功地将 VinsFusion 集成到 Docker 镜像中,用户可以轻松地在不同环境下部署和运行该系统。这种方法不仅降低了环境配置的复杂性,还提高了系统的...
vins-fusion(1)安装编译 https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion https://blog.csdn.net/haner27/article/details/104004745 0环境 opencv3.4.9 ubuntu20 1.ROS安装 我自己的是ubuntu20 安装ros后,安装需要补充的ROS 功能包: 1 sudo apt-get install ros-melodic-cv-bridge ros-melodic-tf ...
首先VINS_gpu版本需要引入OpenCV CUDA版本的加速,由于我们的NX镜像已经安装好CUDA,这里就不在赘叙,需要的自行google查找资料。下面开始安装VINS源码。 mkdir -p vins_gpu/src cd vins_gpu/src git clone https://github.com/pjrambo/VINS-Fusion-gpu.git ...