1)单纯视觉:缺点: 尺度不确定性、单目纯旋转无法估计、快速运动易丢失、受图像遮挡运动物体干扰。 优点:不产生漂移、直接测量旋转与平移。 2)单纯IMU:缺点:零偏导致漂移、低精度IMU积分位姿发散 优点:快速响应、可估计绝对尺度、角速度估计准确。 3)结合视觉+IMU:可用视觉弥补IMU的零偏,减少IMU由于零偏导致的发散和...
3、VI ORB 与 VINS Mono 对比(关闭闭环) 由表可以看出: VINS Mono 对闭环依赖较大,在关闭闭环后,VINS Mono 的性能下降较多。 4、实验小结 1)在没有闭环情况下,VINS Mono 精度略低于 VIORB;而在有闭环情况下,二者精度差距不大。 2)由于开源 VIORB 版本并非官方实现,与官方版本有很多不同之处,没有办法测...
但是,视觉和惯性测量都有各自的优缺点。视觉信息比较准确,但是容易受到光照、遮挡等因素的影响;IMU数据频率高,但是会有累积误差。所以,VINS-Mono就把这两部分的数据融合起来,取长补短,得到更准确的位置和姿态估计。就好像你做决策的时候,会参考多个方面的意见一样,这样做出的决策会更靠谱。 三、VINS-Mono代码的关键...
这是因为在大规模的室外道路环境中,如果没有速度因素,VINS-Mono的尺度估计是不可靠的。这个缺点导致了随着时间的推移出现相当大的漂移,相反,扩展的VINS-Mono的全局精度(第2行)在只有速度因子的情况下得到了明显改善。 [3]动态特征点筛选: 尽管我们用图5中的例子证明了对静态物体的特征点重新收集,但从表一到表三...
计算机视觉life独家新课程来啦!1、我们从源码出发,逐行解析源码,从最底层揭开VINS-Mono涉及到的所有VIO理论和代码中的工程化技巧。2、所有涉及到的公式,全部白板从零推导,你将看到这些复杂的公式是如何从最简单的原理一步一步形成。3、通过代码逐行解析+公式白板推导,
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,用紧耦合的方法,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。VINS的功能模块可包括五个部分:数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测及闭环优化。代码中主要开启了四个线程,分别是:前端图像跟踪、后端非线性优化(其中初始化和IMU预积分在这个线程中)、闭环检测、闭环优化。
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...
具体而言,边缘化操作会移除滑动窗口中最老帧的位姿或与其相关的路标点,但保留该帧对窗口内其余帧的约束。这种操作在保证精度的同时,通过舒尔补技术实现先验的构建与优化问题的更新,从而在保持系统稀疏性的同时,有效管理计算复杂度。通过本文的深入解读,VINS-Mono紧耦合非线性优化的过程、关键步骤及其...
视觉重投影残差优化的核心在ProjectionFactor类的实现,这个过程与初始化中的BA优化有相似之处。VINS-Mono支持两种相机模型:针孔模型和鱼眼模型。针孔模型的重投影误差定义和reduce变量的理解在代码中通过reduce变量的计算进行体现。而对于鱼眼模型,其重投影误差定义同样与reduce变量的推导相联系。代码中采用...