令r^{'} = L^{T}r作为新的优化误差,这样就可以用ceres求解了。(Mahalanobis 距离其实相当于一个残差加权,协方差大的加权小, 协方差小的加权大,着重优化那些比较确定的残差。若写成“sqrt_info.setIdentity()”相当于不加权。) 4、视觉约束 视觉残差是重投影误差,对于第 l 个路标点 P,将 P 从第一次观看...
我们强调,我们的系统是一个通用框架,可以很容易地融合各种全局传感器在一个统一的位姿图优化中。 代码实现已开源。 标题、作者 代码地址 GitHub - HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion: An optimization-based multi-sensor state estimator 论文地址 [1901.03642] A General Optimization-based Framework for Global Pose...
template <typename T> //输出的优化参数 i帧世界旋转w_q_i i帧世界平移ti j帧世界旋转w_q_j j帧世界平移tj 残差residuals booloperator()(constT*constw_q_i,constT* ti,constT* w_q_j,constT* tj, T* residuals)const { T t_w_ij[3]; t_w_ij[0] = tj[0] - ti[0];//待优化值 j...
工作Gomsf: Graph-optimization based multi-sensor fusion for robust uav pose estimation使用一种基于优化的框架来融合局部视觉惯性里程计(VIO)与GPS测量,这比工作A robust and modular multi-sensor fusion approach applied to mav navigation中提出的方法产生了更精确的结果。在该方法中,局部坐标和全局坐标之间的变...
重构后的VINS-Fusion-Understood，旨在让每个人都能完全理解其内部机制。该版本在原VINS-Fusion的基础上，进行了多项优化，以提升代码的可读性和功能性。以下是具体优化点：1. **代码风格重构**：为适应业界工程师的需求，对代码风格进行了调整。修改了变量命名，优化了缩进和大括号位置，以遵循Google风格...
本文基于VINS-Fusion解释VIO系统的初始化,包括在线标定IMU-Camera的外参旋转,IMU角速度偏置,重力方向,单目尺度。单目初始化相比于双目,多一个构建SFM问题优化位姿、3D点的过程。如有错误,请您指正。 一、IMU与Camera外参旋转标定 只估计旋转 ,没有估计平移 ...
VINS-Fusion是基于优化的多传感器状态估计器,可为自主应用(无人机,汽车和AR/VR)实现准确的自定位。 VINS-Fusion是VINS-Mono的扩展,它支持多种视觉惯性传感器类型(单摄像机+IMU,立体摄像机+IMU,甚至纯双目摄像机)。 系统特征 支持多种传感器组合(双目相机/单目相机+IMU/双目相机+IMU) ...
在此基础上,vinsfusion算法还融入了更多的技术,如深度学习的视觉语义分割、图像去噪、运动恢复等,以提升算法的稳定性和适应性。 总的来说,vinsfusion算法的核心思想是利用IMU提供的惯性数据和视觉数据进行协同计算,不断优化估计结果,以实现精度更高、鲁棒性更强的移动设备定位。
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-...
工作Multi-sensor fusion for robust autonomous flight in indoor and outdoor environments with a rotorcraft MAV中提出一种无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,它将视觉、激光雷达和GPS测量融合到一起。UKF是EKF的一种扩展,其没有解析的雅可比。基于滤波的方法对时间同步非常敏感。任何迟来的测量都会造成麻烦,因为状态无法在...