vins mono的4自由度位姿图优化运行在单独的线程中,当系统检测到回环时,开始优化关键帧位姿,由于vins系统IMU的使用,使得位姿估计只有4自由度不客观,分别是3自由度的平移和1自由度的yaw角,因此估计系统也只有在这4自由度上发生漂移。 下面进行代码分析 m_optimize_buf.lock();while(!optimize_buf.empty()){cur_in...
VIO紧耦合方案的主要思路就是通过将基于视觉构造的残差项和基于IMU构造的残差项放在一起构造成一个联合优化的问题,整个优化问题的最优解即可认为是比较准确的状态估计。 为了限制优化变量的数目,VINS-Mono 采用了滑动窗口的形式,滑动窗口中的全状态量: 滑动窗口内 n+1 个所有相机的状态(包括位置、朝向、速度、加速...
滤波法和优化法: 参考 Vins-Mono是视觉与IMU的融合中的经典之作,其定位精度可以媲美OKVIS,而且具有比OKVIS更加完善和鲁棒的初始化以及闭环检测过程。同时VINS-Mono也为该邻域树立了一个信标吧,视觉SLAM的研究和应用会更新偏向于 单目+IMU。因为在机器人的导航中,尤其是无人机的自主导航中,单目不具有RGBD相机...
在隧道中没有全局位姿,我们只能依靠VINSMono和基于KF的INS来提供全局状态估计。我们的融合方法以1Hz的速度更新变换关系。松耦合的融合被禁用,以专注于评估扩展的VINS-Mono,而没有来自GPS/RTK或ORB-SLAM2的优化。 2.评估 (1)初始化表现: 对于每种方法,我们重复了五次初始化实验,并在图7中给出了统计结果。我们的...
VINS-Mono结果展示 上篇简单的写了一下VINS-Mono这个框架依赖的技术框架,这篇文章简单的展示一下它的成果,以及系统安装的几种方式。 在B站我找到了这个视频的演示工作 使用的是一个相机和一个廉价的IMU合成的一个导航系统 这个是可视化IMU的几个轴的曲线变化...
VINS-MONO中,为了处理一些悬停的case,引入了一个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slidingwindow, 也就是MARGIN_OLD,如果倒数第二帧不是关键帧, 则将倒数第二帧pose移出sliding window, 也就是MARGIN_NEW。选取关键帧的策略是视差足够大,在悬停等运动较小的情况...
VINSMono紧耦合非线性优化理论详细解读：1. 紧耦合非线性优化概述： 核心：将视觉约束、IMU约束、闭环约束整合在一个大目标函数中，实现滑动窗口内所有帧的PVQ、bias等参数的非线性优化。 过程：包括残差函数构建、视觉约束、IMU约束及基于舒尔补的边缘化操作。 工具：使用Google开源的Ceres solver进行求解...
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识。源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位...
This branch is up to date withJichao-Peng/VINS-Mono-Optimization:master. README GPL-3.0 license VINS-Mono点线结合说明: 这个项目是我和lee利用课余时间完成的,主要内容是在VINS-Mono的基础上加入了线特征,实现了点线的紧耦合优化,具体的 说明文档可以参考我的博客,里面会由非常详细的整个项目的介绍和结果...