VINS_Fusion算法是一个非常优秀的视觉惯性里程计,但原版VINS_Fusion并没有提供与TUM数据集相应的配置文件,因此需要自己进行写yaml文件. 修改配置文件 tum_mono.yaml %YAML:1.0imu:1num_of_cam:1#common parametersimu_topic:"/imu0"image0_topic:"/cam0/image_raw"output_path:"/home/guoben/output"cam0_cal...
TUM-VI 数据集: 在 TUM-VI 数据集上,AB-VINS 的位姿精度同样略低于最先进的 VINS 系统,但闭环检测结果显著优于 VIO 结果,表明记忆树数据结构能够有效提高精度。 2D 位姿图数据集: 在 2D 位姿图数据集上,AB-VINS 的记忆树优化算法的精度略低于 iSAM2,但仍然能够产生合理的轨迹。 2. 效率: VIO 线程: AB-...
跟踪准确度。在真实世界数据集TUM-RGBD上的相机跟踪精度见表2，RTG-SLAM在两个数据集上均优于NeRF SLA...
4、实验结果证明,双目惯性模式下,该算法在无人机数据集EuRoC上可以达到平均3.6cm的定位精度,在手持设备快速移动的室内数据集TUM-VI上达到了9mm的定位精度。 从室内到室外,丝滑闭环 全网最详细ORB-SLAM3代码注释地址: https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments VINS-Mono/Fusion 系统教程 VINS即V...
2D 位姿图数据集: 在 2D 位姿图数据集上,AB-VINS 的记忆树优化算法的精度略低于 iSAM2,但仍然能够产生合理的轨迹。 2. 效率: VIO 线程: AB-VINS 的主 VIO 线程效率非常高,能够满足实时性要求,并且优于最先进的优化基 VINS 系统 VINS-Fusion,甚至超过了滤波基 VIO 系统 OpenVINS。
图 4 展示了 SchurVINS 在 TUM-VI 和 EuRoC 数据集上的实验轨迹和点云。为了防止算法的波动导致不合理的评估结果,我们自己的评估方法是运行算法 7 轮,移除最大值和最小值,然后计算剩余结果的平均值作为评估结果。在表 1 中,我们的方法在基于滤波的方法中获得了迄今为止数据集上报告的最低平均 RMSE,并且优于...
ubuntu16.04运行Vins-mono 下载数据集https://www.sohu.com/a/219232053_715754TUM链接:https://pan.baidu.com/s/1nwXtGqH 密码:lsgrKITTI链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmXDE 密码:uu20DSO链接:https://pan.baidu.com/s/1eSRmeZK 密码:6x5bMono链接:https://pan.baidu.com/s/1jKaNB3C 密码:...
ubuntu16.04运行Vins-mono 下载数据集https://www.sohu.com/a/219232053_715754TUM链接:https://pan.baidu.com/s/1nwXtGqH 密码:lsgrKITTI链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmXDE 密码:uu20DSO链接:https://pan.baidu.com/s/1eSRmeZK 密码:6x5bMono链接:https://pan.baidu.com/s/1jKaNB3C 密码:...
://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-FusionVINS:单目+IMU(惯性测量单元)https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-MonoOKVIS:(单目、双目、四目)+IMUhttps://github.com/ethz-asl/okvis 数据集 1、TUM RGB-DSLAMDataset and 智能推荐
3、 多地图系统可以让系统在视觉信息缺乏的场景下长时间运行。比如当跟踪丢失的时候,它会重新建立新的地图,并在重新访问之前的地图时,无缝地与之前的地图合并。 4、实验结果证明,双目惯性模式下,该算法在无人机数据集EuRoC上可以达到平均3.6cm的定位精度,在手持设备快速移动的室内数据集TUM-VI上达到了9mm的定位精度...