Vins-mono外参标定,在SLAM系统中外参可自动标定很香哦!(●'◡'●) vins-mono是紧耦合视觉imu系统,在代码实现中,SLAM过程中最开始进行了Camera与Imu之间的标定,实现这样设计可以应对事先没有标定信息的问题(感觉是这么设计的一个主要优势),该系统可以动态计算Camera与Imu之间的标定值。当然这个标定的过程不是特别精...
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、基于优化的单目VIO,具有相机-IMU外参标定和IMU偏置纠正功能; 3)在线重定位和四自由度(DOF)全局位姿图优化; 4)能够保存、加载和融合多个局部位姿图的位姿图复用。 在这些功能中,鲁棒初始化、重定位和位姿图复用是我们的技术...
但是,为了使这个两个传感器融合,我们首先需要做的事情是将两个传感器的数据对齐,除了时间上的对齐,还有空间上的对齐。空间上的对齐通俗的讲就是将一个传感器获取的数据统一到另一个传感器的坐标系中,其关键在于确定这两个传感器之前的外参,本文将详细介绍VINS_Mono中camera-imu的旋转外参标定算法原理并对其代码进行解读。
在Vins-mono中，标定过程是独立于初始化的一部分，但它是系统启动前的关键步骤。在processimg函数中，初始化之前，即真正的初始化前，需要执行CalibrationExRotation函数。虽然Vins-mono文章中并未引入新的在线标定相机与IMU方法，而是基于文献（[8]）中提出的“monocular视觉惯性状态估计的在线初始化和相机...
空间上的对齐通俗的讲就是将一个传感器获取的数据统一到另一个传感器的坐标系中,其关键在于确定这两个传感器之前的外参,本文将详细介绍VINS_Mono中camera-imu的旋转外参标定算法原理并对其代码进行解读。 相机与 IMU 之间的相对旋转 上图表示相机和IMU集成的系统从到的运动,其中视觉可以通过特征匹配求得到时刻的旋转...
VINS_Mono中camera-imu的旋转外参标定,众所周知,VINS_Mono是一种融合了视觉和惯导这两种传感器的viSLAM系统,而视觉和惯导的融合可以带来1+1>2的效果
VINS_Mono代码支持的相机包括针孔模型和鱼眼模型相机,针孔模型大家都比较熟悉了,今天向大家介绍一种鱼眼相机模型——MEI模型及其标定方法。 相机模型 投影模型 相比针孔模型可以将3d点直接投影到归一化平面,鱼眼相机则多了一个中间过程:先将3d点投影到单位球面,再将单位球面上的点投影到归一化平面上。废话不多说,请看...
因为VINS-Mono在真实场景中的稳定性远远好于ORB-SLAM3,虽然ORB-SLAM3在论文中的精度指标大幅度好于VINS-Mono,但是,你总不能一直在那几个数据集刷指标吧,在工程中的应用就要求一个系统必须能够鲁棒稳定,本人实测ORB-SLAM3对外参,特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然...
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法 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。 1.特征点跟踪 首先用cv::goodFeaturesToTrack在第一帧图像上面找最强的150个特征点,非极大值抑制半径为30。新的特征点都有自己的新的对应的id。然后在下一帧过来时,对这些特征点用光流法进行跟踪,在下一帧上...