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...
因此,一个简单而直观的想法是将局部传感器和全局传感器结合起来,以达到局部精确全局零漂的效果。这也就是VINS Fusion这篇论文的核心内容。 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...
4. 视觉循环闭合 基本原理和Mono一样,这里不再赘叙。 2.2Mono和Fusion对比 双目SLAM对比之前单目SLAM,主要一个好处在于初始化过程中,可以静止进行初始化。另一方面由于尺度信息不一定完全依靠IMU,因此不会造成尺度不客观的情况。但是由于视觉误差误匹配等各种原因,造成实际上双目的精度会比单目来的差一点。不过鲁棒性上...
4)不论是否引入 IMU,双目对于精度和鲁棒性都会有一定的提升,VINS Fusion相比于vins mono,性能有所提升; 5)除前端差别较大外(比如光流与ORB、滑窗与局部地图),虽然都是预积分,二者后端算法与实现亦有较大不同(李代数与四元数参数化不同、积分方式不同、g2o与ceres实现差别等),因此造成性能差异的原因较复杂。
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自动驾驶、AR、机器人、无人机等领域对VIO算法非常刚需,而以VINS-Mono/Fusion为代表的VIO算法是其中最具代表性的方法之一,人才需求量大并且十分紧缺。 本课程延续我们一贯的学以致用风格,原理剖析+逐行代码精讲,带领学员从零开始学习源码,并讲解算法落地的工程实践技巧,理论与实践并重,快速掌握宝贵的工程经验。
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...
空间上的对齐通俗的讲就是将一个传感器获取的数据统一到另一个传感器的坐标系中,其关键在于确定这两个传感器之前的外参,本文将详细介绍VINS_Mono中camera-imu的旋转外参标定算法原理并对其代码进行解读(VINS-Fusion中也是一样的)。 相机与IMU之间的相对旋转如下图所示:...
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...
此外，VINS-Fusion作为VINS-Mono的扩展版本，支持多种视觉惯性传感器类型，进一步提升系统性能与应用范围。VINS-Mono与VINS-Fusion的原理与应用，展现了视觉惯性融合系统在多传感器融合领域中的创新与进步。通过学习这些技术原理，可以为机器人行业提供更高效、更精确的定位与导航解决方案。