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...
论文阅读《Lvio-Fusion: A Self-adaptive Multi-sensor Fusion SLAM Framework Using Actor-critic Method》 晃晃悠悠的...发表于每周论文解... 视觉定位新思路!HGSLoc:轻量、即插即用的位姿优化框架! 0. 论文信息 视觉定位新思路!HGSLoc:轻量、即插即用的位姿优化框架!1. 引言视觉定位是一个研究方向,旨在通过...
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...
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...
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 ...
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...
2、VIO与从亚像素图像中提取的3D和2D特征紧密耦合,即使在无纹理的环境中也能保证更高质量的特征,大大提高了VIO的稳健性。 3、公开的数据集和新的真实世界实验都表明,UMS-VINS在定位精度、鲁棒性和环境适应性方面都优于VINS-FUSION。 以上内容来自小六的机器人SLAM学习圈每日更新内容...
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...