通过RANSAC去除异常点;4)关键帧选取:1、当前帧相对最近的关键帧的特征平均视差大于一个阈值就为关键帧(因为视差可以根据平移和旋转共同得到,而纯旋转则导致不能三角化成功,所以这一步需要IMU预积分进行补偿)2、当前帧跟踪到的特征点数量小于阈值
视觉惯性BA,最小化边缘化的先验信息和IMU、视觉测量残差之和。 BA优化模型分为三部分: 1、Marg边缘化残差部分(滑动窗口中去掉位姿和特征点约束) 2、IMU残差部分(滑动窗口中相邻帧间的IMU产生) 3、视觉代价误差函数部分(滑动窗口中特征点在相机下视觉重投影残...
xk只与IMU项和Marg有关;特征点深度也只与camera和Marg有关; 视觉惯性BA,最小化边缘化的先验信息和IMU、视觉测量残差之和。 BA优化模型分为三部分: 1、Marg边缘化残差部分(滑动窗口中去掉位姿和特征点约束) 2、IMU残差部分(滑动窗口中相邻帧间的IMU产生) 3、视觉代价误差函数部分(滑动窗口中特征点在相机下视觉...
1当前帧相对最近的关键帧的特征平均视差大于一个阈值就为关键帧因为视差可以根据平移和旋转共同得到而纯旋转则导致不能三角化成功所以这一步需要imu预积分进行补偿2当前帧跟踪到的特征点数量小于阈值视为关键帧 VINS-mono论文解读:IMU预积分Marg边缘化 重磅干货,第一时间送达 VINS-mono 论文解读(IMU预积分+Marg边缘...
残差:状态量传播预测与IMU预积分的残差 优化变量:IMU时刻下的p位置,v速度,Q旋转,两个偏置ba,bw C视觉残差 与传统的针孔相机模型不同,这里用的是单位半球体的相机观测残差。是一个鱼眼相机。 在相机的归一化平面上比较残差,再将视觉残差投影到单位球面的正切平面上。由于视觉残差的自由度是2,所以我们将残差向量投...
)二、本系列文章目录本系列共分为12部分,对应系统的4大部分:图像和IMU预处理、初始化、后端滑动窗口优化、闭环检测和优化。目录1VINS-mono论文解读(IMU预积分+Marg边缘化...;Estimator_node.cpp4VINS-Mono代码详细解读——基础储备:IMU预积分的残差、Jacobian和协方差 processIMU()+intergrationBase类 ...
VINS-Mono/vins_estimator/src/factor/integration_base.h 后者被前者调用,是一些更具体的函数的封装 下面就放出各个函数代码吧,代码是和公式一一对应的,所以没有太多的流程梳理 1. propagate:IMU预积分传播方程 propagate( double _dt, //时间间隔 const Eigen::Vector3d &_acc_1, //线加速度 const Eigen::...
白话解释：VINS-Mono中的IMU预积分（一）本文将深入探讨VINS-Mono中IMU预积分的实现，主要分为两个步骤：一是从编程角度理解预积分残差模型构建，二是解析预积分残差和雅克比计算的编码思路。我们的目标是掌握其理论与实践之间的联系，以便更好地掌握这一技术。1. 预积分残差模型构建在后端优化中，VINS-...
本节详细解读VINS-Mono中IMU预积分的关键概念与实现，包括残差、雅克比和协方差的计算过程以及processIMU()函数的应用。内容主要围绕预积分模型的理论基础，从连续时间IMU运动模型到PVQ的离散积分，再到预积分模型的转换。预积分模型通过将PVQ积分公式中的积分项从世界坐标系转换为相对于当前时刻的姿态，显著...
最近在读VINS-Mono的源码,IMU预积分部分的论文和代码不是很对应,自己根据代码和源码issues做了简单的的总结。 1 预积分的推导 __1.1 离散状态下预积分方程:__关于这部分的论文和代码中的推导,可以参考文献[[2]](#[2])中Appendx部分“A Runge-Kutta numerical integration methods”中的欧拉法和中值法...