它的原理是利用单目相机和IMU数据,通过紧密耦合的方式进行视觉和惯性数据的融合,以实现精准的姿态估计和场景重建。 Vins-Mono算法主要包括以下几个步骤: 1.预处理:首先对图像进行特征提取和跟踪,并对连续帧间的IMU数据进行预积分。 2.初始化:通过一个松耦合的方式进行初始化,提供激活非线性系统的必要初始值,如姿态...
VINS-Mono的原理可以分为视觉前端、状态估计和优化三个主要部分。 首先,视觉前端负责从单目相机的图像中提取特征点并跟踪它们,同时估计相机的运动。这一步通常使用特征点提取和匹配的算法,如ORB特征点算法,来获取相机的运动信息。 其次,状态估计阶段使用IMU提供的加速度计和陀螺仪数据,结合视觉前端得到的相机位姿信息,...
二、VINS-Mono的基本原理。 (一)视觉部分。 视觉部分主要是通过相机拍摄的图像来获取信息。它会寻找图像中的特征点,这些特征点就像是地图上的标志性建筑一样。比如说,在一张城市街道的照片里,路灯、广告牌这些比较明显的东西就可以作为特征点。通过对不同时刻图像中特征点的匹配和跟踪,就能知道相机的运动情况。 (...
在线时间校准(相机和IMU之间的时间偏移) 视觉循环闭合 基本原理和Mono一样,这里不再赘叙。 2.2Mono和Fusion对比双目SLAM对比之前单目SLAM,主要一个好处在于初始化过程中,可以静止进行初始化。另一方面由于尺度信息不一定完全依靠IMU,因此不会造成尺度不客观的情况。但是由于视觉误差误匹配等各种原因,造成实际上双目的精度...
VINS-mono中高效去畸变的方法 OpenCV去畸变undistortPoints原理解析_opencv undistortpoints-CSDN博客 一. 去畸变相关原理介绍 1.1 针孔相机模型归一化平面及表达式 归一化平是相机坐标系下深度为1的平面,下面我们对归一化平面进行推导。 我们可以写出相机坐标系到图像坐标系的转换关系: ...
VINS-MONO与扫描到地图匹配之间的状态估计存在显著差异，导致出现显著漂移。相比之下，由于采用了状态缓冲...
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【SLAM】VINS-MONO解析——初始化(理论部分) 6.初始化第一个问题,为什么要初始化?对于单目系统而言, (1)视觉系统只能获得二维信息,损失了一维信息(深度),所以需要动一下,也就是三角化才能重新获得损失的深度信息; (2)但是,这个三角化恢复的深度信息,是个“伪深度”,它的尺度是随机的,不是真实的,所以就需要...
https://github.com/xieqi1/VINS-Mono-noted 注释的代码其中包括但不限于 1、详细的步骤解读 2、对疑难问题配合博客链接帮助理解 3、结合作者回复的issue帮助理解 如下图所示: 为了让学员深刻了解VINS-Mono背后的原理,我们花费了大量时间准备,对于所涉及到的重要公式,全部白板从零手动推导,你将看到这些复杂的公式...