VINS-Mono包含以下功能：1）能够从未知初始状态中初始化系统的鲁棒初始化过程；2）紧耦合、基于优化的单...
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...
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...
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 这个也是,红色的线是IMU,绿色的线是相机 这个就是港科...
以下是VINS-Mono效果展示,它在室内环境下的SLAM效果如下: 在室外大尺度效果也非常鲁棒,以下是它在香港科技大学操场的SLAM效果: 对于高速飞行的无人机,它同样保持了非常高精度. 高稳定性的SLAM效果: 在手机AR上应用,该算法完胜当前最先进的Google Tango效果如下: ...
很多公司在工程上是用VINS(VINS-Mono或VINS-Fusion)做里程计,而不是ORB-SLAM,但是好像ORB-SLAM比VINS效果更好,这是为什么呢?且看大家是怎么说的 简单回顾 ORB-SLAM是一种基于特征的单目视觉SLAM系统,广泛用于实时三维地图构建和机器人定位。该系统使用ORB特征进行高效的视觉识别和地图重建,支持关键帧技术和回环检测来...
1)双目 VIO 比单目 VIO 效果要更好也更稳定; 2)原始 VO 的优化已经比较彻底,IMU 误差项的加入给优化结果造成了更多的不稳定性,加入 IMU 的版本均不如原始双目版本的精度。 2、VI ORB 与 VINS Mono 对比(开启闭环) 由表可以看出: 1)VINS Mono 精度与VIORB Mono/Stereo比,精度要高一些; ...
而且在调试的过程中,要有耐心,就像你在培育一颗小树苗一样,慢慢调整,才能让vins - mono发挥出最佳的效果。 总的来说,vins - mono真的是一个超级酷、超级有用的技术。它就像一把神奇的钥匙,打开了机器人和无人机精准导航的大门。我觉得不管是对科技爱好者,还是从事相关领域研究的人来说,深入了解vins - mono都...