VINS-Fusion 基本介绍VINS-Fusion 是继 VINS-Mono 和 VINS-Mobile(单目视觉惯导 SLAM 方案)后,香港科技大学沈劭劼老师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…
因为VINS-Mono在真实场景中的稳定性远远好于ORB-SLAM3,虽然ORB-SLAM3在论文中的精度指标大幅度好于VINS-Mono,但是,你总不能一直在那几个数据集刷指标吧,在工程中的应用就要求一个系统必须能够鲁棒稳定,本人实测ORB-SLAM3对外参,特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然...
1.4数据集上对比对比几个开源框架OKVIS,VINS不带回环,VINS带回环三种方法在EuRoC数据集下15个数据子集的效果。 2.VINS_Fusion2.1基本介绍 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...
MONO中,为了处理一些悬停的case,引入了一个教程》 wwit1024 , two-way marginalization, 简单来说就是:如果倒数第二帧是关键帧, 则将最旧的pose移出sliding window, 将最旧帧相关联的视觉和惯性数据边缘化掉,也就是MARGIN_OLD,作为一部分先验值,如果倒数第二帧不是关键帧, 则将倒数第二帧pose移出sliding windo...
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) ...
这就看你把orbslam和vinsmono用来干什么了。 先作为Vio来说,结论vinsmono优于orb3(没有了回环检测、多地图功能和重定位的orb3,不如vins一根毛)。理由如下: 1、运行资源。orb3远比vins消耗的多,不解释。 2、前段跟踪稳定性。lk光流跟踪比orb3 track跟踪稳定很多。orb3在实际场景中,tracklocalmap容易失败。orb...
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: ...
https://github.com/xieqi1/VINS-Mono-noted https://github.com/xieqi1/VINS-Fusion-noted 基于LiDAR的多传感器融合技术 多传感器融合SLAM是自动驾驶、智能机器人中的核心技术。目前工业界用的主流多传感器融合SLAM框架包括LOAM/A-LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM等。
可实现自主应用（无人机，汽车和 AR / VR）的精确自定位。 VINS-Fusion 是 VINS-Mono 的扩展，支持...
VINS-Fusion是香港科技大学于2019年开源的视觉-惯性SLAM系统,是VINS-Mono的扩展版,主要支持单目+IMU、纯双目、双目+IMU、双目+IMU+GPS等多种传感器融合方案。 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...