VINS-Mono将前端封装为一个ROS节点,该节点的实现在feature_tracker目录下的src中,src里共有3个头文件和3个源文件: feature_tracker_node.cpp构造了一个ROS节点feature_tracker_node,该节点订阅相机图像话题数据后,提取特征点,然后用KLT光流进行特征点跟踪。feature_tracker节点将跟踪的特征点作为话题进行发布,供后端ROS...
FeatureTracker的主要作用是跟踪特征并三角化恢复深度以后发给后端去优化。 FeatureTracker功能相关的代码不只是存放在一个文件中,它存放在VINS-Mono/feature_tracker/src文件夹下的所有文件中,这包括: feature_tracker_node.cpp:特征跟踪功能的可执行文件,也就是main函数所在的文件 feature_tracker.cpp:特征跟踪功能的具体...
VINS-Mono将前端封装为一个ROS节点,该节点的实现在feature_tracker目录下的src中,src里共有3个头文件和3个源文件: featuretrackernode.cpp构造了一个ROS节点featuretrackernode,该节点订阅相机图像话题数据后,提取特征点,然后用KLT光流进行特征点跟踪。featuretracker节点将跟踪的特征点作为话题进行发布,供后端ROS节点使用。
VINS-Mono将前端封装为一个ROS节点,该节点的实现在feature_tracker目录下的src中,src里共有3个头文件和3个源文件: feature_tracker_node.cpp构造了一个ROS节点feature_tracker_node,该节点订阅相机图像话题数据后,提取特征点,然后用KLT光流进行特征点跟踪。feature_tracker节点将跟踪的特征点作为话题进行发布,供后端ROS...
SLAM的前端、后端系统本身没有特别明确的划分,但是在实际研究中根据处理的先后顺序一般认为特征点提取和跟踪为前端部分,然后利用前端获取的数据进行优化、回环检测等操作,从而将优化、回环检测等作为后端。 而在VINSMONO中将视觉跟踪模块(featuretrackers)为其前端。在视觉跟踪模块中,首先,对于每一幅新图像,KLT稀疏光流算法...
feature_trackers feature_tracker_node(main()函数,ROS接受图像的回调函数) feature_tracker.c 特征点跟踪的具体实现 support_files vins_estimator src factor 实现IMU、camera等残差模型,涉及了ceres优化库,Jacobian矩阵。 initial 系统初始化,外参标定,SFM
VINS-Mono代码解读——四自由度位姿图优化 TUM VIO数据集介绍与尝试 Realsense D435i如何拿到IMU数据并顺利运行VINS-Mono VINS介绍: VINS是一种具有鲁棒性和通用性的单目视觉惯性状态估计器。 该算法主要有以下几个模块: 预处理 1)图像特征光流跟踪 ...
VINS-Mono代码解读——四自由度位姿图优化 TUM VIO数据集介绍与尝试 Realsense D435i如何拿到IMU数据并顺利运行VINS-Mono VINS介绍: VINS是一种具有鲁棒性和通用性的单目视觉惯性状态估计器。 该算法主要有以下几个模块: 预处理 1)图像特征光流跟踪 2)IMU数据预积分 初始化 1)纯视觉...
代码流程如下图:主要三个源程序,feature_tracker_node是特征跟踪线程的系统入口,feature_tracker是特征跟踪算法的具体实现,parameters是设备等参数的读取和存放。 一、feature_tracker_node.cpp 主要分为两部分:int main()函数为程序入口,void img_callback()为ROS的回调函数,对图像进行特征点追踪,处理和发布。
feature_manager.cpp/.h:特征点管理,三角化,关键帧等 parameters.cpp/.h:读取参数 输入输出 输入: 1、IMU的角速度和线加速度,即订阅了IMU发布的topic:IMU_TOPIC='/imu0' 2、图像追踪的特征点,即订阅了feature_trackers模块发布的topic:“/feature_tracker/feature' ...