VINS Fusion的融合因子图优化方案是构建t_array和q_array,用来存入融合后位姿的平移和旋转变量,方便输入优化方程,以及在优化后取出。 利用RelativeRTError::Create()构建VIO两帧之间的约束,输入优化方程 利用TError::Create()构建GPS构成的全局约束,输入优化方程 取出优化后的数据 上述代码中出现了一个关键的部分,即WG...
main函数与之前的main函数相似,都要进行ros节点初始化,然后读取参数,区别在于该数据集的图像和gps数据均为文件读取方式,将gps数据封装进ros 的sensor_msgs::NavSatFix 数据类型里,以gps为topic播发出去,而双目图像则直接放到estimator进行vio,将vio得到的结果再播发出去,方便后面的订阅和与GPS的融合。 global_fusion ...
主要支持：单目+IMU、纯双目、双目+IMU、双目+IMU+GPS，是一个可以用于室外场景中无人车辆/机器人自主...
doublelatitude = GPS_msg->latitude; doublelongitude = GPS_msg->longitude; doublealtitude = GPS_msg->altitude; //int numSats = GPS_msg->status.service; doublepos_accuracy = GPS_msg->position_covariance[0]; if(pos_accuracy <= 0) pos_accuracy = 1; //printf("receive covariance %lf \n"...
GitHub链接:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion 摘要 精确状态估计是自主机器人的基础问题。为了实现局部精确且全局无漂移的状态估计,通常将具有互补性质的多传感器融合到一起。局部传感器(相机、IMU、激光雷达等)在小区域内提供了精确的位姿,而全局传感器(GPS、磁力计、气压计等)在大尺度环境中提供...
GPS和双目融合算法 展开 收起 暂无标签 /mlhan/VINS-Fusion GPL-3.0 保存更改 取消 发行版 暂无发行版 贡献者 (5) 全部 近期动态 接近4年前创建了仓库 不能加载更多了 马建仓 AI 助手 1 https://gitee.com/mlhan/VINS-Fusion.git git@gitee.com:mlhan/VINS-Fusion.git mlhan VINS-Fu...
VINS-FUSION 前端后端代码全详解(一) 【摘要】 本次工作我首先参照网络上的文档整理了全部的代码,并对于C++和OpenCV的一些操作也进行了详细的注释,并写了这篇的博客进行全部的讲解,其中1-4章节是前端VIO信息,5章节是后端DBOW词袋回环,6-7章节是GPS与VIO融合,8章节是参考文献。 1. 程序入口rosNodeTest.cpp 1.1...
VINS_Fusion是继VINS_Mono和VINS_Moblie后,港科大开源的双目视觉惯导SLAM方案,VINS_Fusion是一种基于优化的多传感器状态估计器,可实现自主应用的精确定位。是VINS-Mono的扩展,支持多种视觉惯性传感器类型。开源项目组还展示了将VINS于GPS融合的模组示例。 特征如下: ...
VINS强在一个对外参依耐性没那么强,毕竟自己可以估计,导致就算初始化有点点问题,也可以很快稳定下来。而稳定性更是不用说,在视觉失效个5秒左右,系统都能比较正常的跑下来。还可以融合GPS输出个对齐结果,对于需要的项目也是一个加分项。缺点的话,大概就是缺少了地图一部分吧,自身是比较强的。
VINS-FUSION 前端后端代码全详解 本次工作 我首先参照网络上的文档整理了全部的代码,并对于C++和OpenCV的一些操作也进行了详细的注释,并写了这篇的博客进行全部的讲解,其中1-4章节是前端VIO信息,5章节是后端DBOW词袋回环,6-7章节是GPS与VIO融合,8章节是参考文献。