论文开源地址:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono。 二、整体框架 VINS的整体结构框图如上所示。整体流程和各个模块的作用可以理解概括为: 第一步是系统框图上方中间的Sect.4,这一模块中进行了相机和IMU测量数据的处理,包括相机图像的特征提取和追踪,两帧图像时刻之间IMU数据的预积分以及选取关键帧。可以看到图中注明了...
在本文中,我们提出了VINS-Mono:一个鲁棒且多功能的单目视觉-惯性状态估计器。本文方法从估计器初始化的鲁棒过程开始。一种紧耦合、基于非线性优化的方法被用于通过融合预积分IMU测量和特征观测来获得高度精确的视觉-惯性里程计。回环检测模块与我们紧耦合的方式相结合,能够以最小的计算量实现重定位。我们还执行4自由...
VINS-Mono论文翻译 本文是对VINS-Mono:A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator这一论文的翻译。 论文来源为IEEE:https://ieeexplore.ieee.org/document/8421746 论文:VINS-Mono:一种鲁棒且通用的单目视觉惯性状态估计器 译者注:本文全篇依照译者理解翻译,并且略去了原文的IX一章(该章主要对...
视觉惯性联合初始化 定义的名字叫Visual-Inertia Alignment,即视觉惯性联合初始化(而在ORBSLAM2+IMU的论文里,作者定义的名称就叫IMU initialization,即IMU初始化),为什么定义这样一个名词,我觉得有两个意义,第一在进行陀螺仪偏置初始化的时候要同时使用到IMU测量的旋转和视觉测量的旋转,也就是要联合视觉和惯性的数据。...
,本文是VIO系列的第一节内容:VINS-mono论文解读(IMU预积分+Marg边缘化)。 论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》地址:/pdf/1708.03852.pdf 系列第一节主要目录如下图所示,本文主要介绍总体框架部分。 接下来,我们将对总体框架部分详细介绍。 0. VINS论文总体框架 从...
为了解决这些问题,我们提出了 VINS-Mono,这是一种稳健且通用的单目视觉-惯性状态估计器。我们的解决方案从实时初始化估计器开始。相同的初始化模块也用于故障恢复。 我们解决方案的核心是 基于紧耦合滑动窗口非线性优化的稳健单目视觉-惯性里程计(VIO)。 单目VIO模块不仅提供了精确的局部pose、速度和方向估计,还在线...
VINSMono论文精读的核心内容如下：数据集对比：与OKVIS的比较：VINSMono在数据集上与OKVIS进行了对比，OKVIS是一种先进的视觉惯性优化算法。优势展示：实验结果表明，在长距离运行中，具有回环功能的VINSMono优于其他单目系统，回环模型有效地减少了平移和偏航漂移。性能验证：在EuRoC数据集的不同序列中，VINS...
VINS-mono 论文解读(IMU预积分+Marg边缘化) 前面,我们已经对接下来的VIO系列主要内容有所介绍(感兴趣的可以关注:视觉与惯性传感器如何融合?),本文是VIO系列的第一节内容:VINS-mono论文解读(IMU预积分+Marg边缘化)。 论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile ...
VINS-Mono(经典论文阅读) 作者丨Clark 编辑丨3D视觉工坊 0. 摘要,Abstract 单目视觉-惯性系统(VINS),由一个相机和低成本惯性测量单元IMU组成,形成了六自由度(DOF)状态估计的最小传感器套件。然而,由于缺乏直接的距离测量对于IMU处理、估计器初始化,外参标定以及非参数优化造成了重大的挑战。本文工作中,我们提出了...
VINSMono论文精读的核心内容如下：系统概述：VINSMono是一种鲁棒且多功能的单目视觉惯性状态估计器。它融合了低成本惯性测量单元与单目相机，用于测量六自由度状态估计。应用领域：适用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域。关键技术：初始化过程：从鲁棒初始化开始，通过松耦合方式将IMU预积分与...