VINS系列|VINS-Fusion论文精读:一种通用的基于优化的多传感器局部里程计估计框架(上) 自动驾驶专栏 12 人赞同了该文章 0 论文链接:arxiv.org/pdf/1901.0363 GitHub链接:github.com/HKUST-Aerial 作者:自动驾驶专栏 | 原文出处:公众号【自动驾驶专栏】 摘要 如今,越来越多的传感器装载在机器人上,以增加鲁棒性和...
VINS系列|VINS-Fusion论文精读:一种通用的基于优化的多传感器局部里程计估计框架(下) 自动驾驶专栏 5 人赞同了该文章 0 论文链接:arxiv.org/pdf/1901.0363 GitHub链接:github.com/HKUST-Aerial 作者:自动驾驶专栏 | 原文出处:公众号【自动驾驶专栏】 实验结果 我们在数据集和真实世界实验中使用视觉和惯性传感器评估...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1901.03642.pdf 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...
VINS Fusion简介 VINS Fusion在VINS Mono的基础上,添加了GPS等可以获取全局观测信息的传感器,使得VINS可以利用全局信息消除累计误差,进而减小闭环依赖。此外,全局信息可以使分多次运行的VINS Mono统一到一个坐标系,从而方便协同建图和定位。 Fusion的思路 局部传感器(如相机,IMU,激光雷达等)被广泛应用于建图和定位算法...
VINS_estimator是VINS_Fusion的节点,其不包含回环检测部分,该节点可以单独对相机进行位姿估计。 rosNodeTest.cpp rosNodeTest.cpp是vins_estimator节点的程序入口。主要实现以下函数。 主程序包含以下流程: 读取配置文件参数 readParameter() 订阅了四个话题,分别是imu、双目相机图像以及feature_tracker所提供的跟踪光流点...
vins-fusion代码解读[五] imu在vins里的理解 查看原文 IMU与Gyro及其它相关 前言:在工作接触到陀螺仪,而这中文的表述在英语中却有很多区分,如MEMS、Gyro、IMU等。 参考文章: 【1】百度知道:陀螺仪、罗经、IMU、MEMS四者的区别 【2】CSDN:IMU原理 从头说来,陀螺有两个特性:定轴性和进动性,从而发明了陀螺仪...
VINS_estimator是VINS_Fusion的节点,其不包含回环检测部分,该节点可以单独对相机进行位姿估计。 rosNodeTest.cpp rosNodeTest.cpp是vins_estimator节点的程序入口。主要实现以下函数。 主程序包含以下流程: 读取配置文件参数 readParameter() 订阅了四个话题,分别是imu、双目相机图像以及feature_tracker所提供的跟踪光流点...
VINS-Fusion代码阅读 Loop Fusion Loop Fusion结点包括：VINS_estimator VINS_estimator是VINS_Fusion的节点，其不包含回环检测部分，该节点可以单独对相机进⾏位姿估计。rosNodeTest.cpp rosNodeTest.cpp是vins_estimator节点的程序⼊⼝。主要实现以下函数。主程序包含以下流程：1. 读取配置⽂件参数 readParameter()...
VINS-Fusion代码阅读(四) pts_i和pts_j:具体指什么含义?(分别为第l个路标点在第i, j个相机归一化相机坐标系中的观察到的坐标,P¯¯¯cil \bar{P}^{c_i}_l P ˉ l c i 和P¯¯¯cjl \bar{P}^{c_j}_l P ˉ
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...