在本文中,我们提出一种通用的基于优化的里程计估计框架,它支持多种传感器套件。每个传感器被作为我们框架中的一个通用因子。共享共同状态变量的因子被加到一起以构建优化问题。我们进一步展示视觉和惯性传感器的通用性,这形成三种传感器套件(双目相机、单目相机和IMU,以及双目相机和IMU)。我们在公开数据集上和通过多...
我们在数据集和真实世界实验中使用视觉和惯性传感器评估所提出的系统。在第一个实验中,我们在公开数据集上将所提出算法与另一个先进的算法比较。然后,我们在大尺度室外环境中测试本文系统,并且生成数值分析以详细地展示本文系统的精度。 A.数据集 我们使用EuRoC MAV视觉-惯性数据集来评估本文系统。该数据集在微型飞行器...
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 ...
表示,能够实时地从测距漂移,绑架和故障中恢复,可以与任何 VIO 系统配合使用, 并且 Learning Code 2 和VINS-Fusion插件 ROS Package 3 是开源的。 一种新颖...最近沈劭劼老师实验室又新出了一篇论文,提出了一种多世界坐标系统的相对计算和处理的全功能系统,能够减少测距漂移,从复杂的kidnap 场景(相机被遮挡)和随...
loop_fusion:局部回环检测部分的代码,我们跑VINS默认是只跑前端和后端,如果需要回环检测需要再单独运行回环检测的代码; support_files:作者介绍自己代码的一些资料,如运行图片、论文这些; vins_estimator:前端和后端代码,这部分是我们的重点看的地方; 修整一下,我们下一讲开始正式讲解VINS-Fusion。
VINS-Fusion在汽车SLAM上的效果 直播时间: 2021年11月28日(周日)20:00—21:00 直播嘉宾: 药丸,香港科技大学在读博士。是该课程的助教。 直播内容: 讲解论文:《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》 详细代码注释 ...
1320 0 22:35 App 【直播回放】VINSMono+Fusion 论文详解 1.4万 45 02:19:23 App 北航小姐姐带你精读SLAM综述论文 6.6万 46 09:14 App 2021年度盘点:十大最佳开源SLAM算法! 5012 1 06:57 App SLAM面试答疑:什么样的项目拿得出手?小厂SLAM行情如何? 7368 0 32:58 App 哈工大博士分享:基于Gaussian Sp...
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...
VINS-FUSION代码超详细注释(VIO部分)/VIO入门(2) VINS-FUSION代码超详细注释(VIO部分)/VIO入门(3) VINS-FUSION代码超详细注释(VIO部分)/VIO入门(4) 参考内容 【泡泡读者来稿】VINS 论文推导及代码解析(一) 【泡泡读者来稿】VINS 论文推导及代码解析(二) ...
作者分别比较了DynaVINS与VINS-Fusion、ORB-SLAM3、DynaSLAM。每种算法都在单目惯性(-M-I)和双目惯性(-S-I)模式下进行测试,由于DynaSLAM没有使用IMU,因此只在双目(-S)模式下进行进行。评估在VIODE数据集上进行,该数据集中存在一些大面积遮挡的数据。但由于VIODE数据集不包含由临时静态对象引起的错误回环情况,因此作...