VINS Fusion的算法架构如图所示: 下图以因子图的方式表示观测和状态之间的约束: 其中圆形为状态量(如位姿,速度,偏置等),黄色正方形为局部观测的约束,即来自VO/VIO的相对位姿变换;而其他颜色的正方形为全局观测的约束,比如紫色正方形为来自GPS的约束。 局部约束(残差)的构建参考vins mono论文,计算的是相邻两帧之间的...
vinsfusion算法是视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)算法的一种,主要用于无人机、机器人等移动设备在复杂环境下进行高精度定位和航迹重构。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...
因此,需要一种与多传感器兼容的通用算法。 在本文中,我们提出一种通用的基于优化的位姿估计框架,它支持多传感器组合。我们使用视觉和惯性传感器进一步进行演示,这形成了三种传感器套件(双目相机、单目相机和IMU,以及双目相机和IMU)。我们能够容易地在不同传感器组合之间进行切换。我们强调本文的贡献如下: 1)一种通用的...
VINS Fusion VIO 与 GPS融合的算法框架如下: 下图以因子图的方式表示观测和状态之间的约束: 其中圆形为状态量(如位姿,速度,偏置等),黄色正方形为局部观测的约束,即来自VO/VIO的相对位姿变换;而其他颜色的正方形为全局观测的约束,比如紫色正方形为来自GPS的约束。 局部约束(残差)的构建参考vins mono论文,计算的是...
Vins Fusion算法的主要特征是将点云数据进行体素化处理,通过将点云数据划分为小的体素单元,有效地降低了数据的维度。这样一来,算法可以更快速地处理大规模的点云数据,并提取出有效的特征信息。 Vins Fusion算法还采用了多通道的特征提取方式,可以从点云数据中提取出丰富的语义特征。通过将不同的特征通道进行融合,可以...
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 with a rotorcraft MAV使用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法来融合视觉...
2. Build VINS-Fusion Clone the repository and catkin_make: cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion.git cd ../ catkin_make source ~/catkin_ws/devel/setup.bash (if you fail in this step, try to find another computer with clean system or reinst...
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以下是VINS-Fusion纯双目参数的部分介绍: - 相机模型:针孔相机模型或鱼眼相机模型。 - 特征提取:基于角点、边缘或区域的特征提取算法。 - 特征匹配:基于特征点的匹配算法,如SIFT、SURF等。 - 三角测量:通过三角测量计算相机位姿。 - 优化算法:用于求解相机位姿和特征点坐标的优化算法,如LM优化、GPS优化等。 VINS-...