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...
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差) B IMU残差 残差:状态量传播预测与IMU预积分的残差...
预积分量为: 最新的PVQ积分公式变为: IMU测量残差e为: 4、残差对状态量的Jacobian 这里直接给出结果,如果想看详细推导,参考:VINS-Mono 代码详细解读——IMU预积分的残差、Jacobian和协方差 processIMU()+intergrationBase类+imu_factor.h 对应位置补充上这个J的矩阵块就行了,其他位置还是0。一共分为四大模块...
)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 ...
上式右侧则为IMU的预积分值,可以看到,IMU预积分值与IMU的位姿无关,仅仅代表第k帧至第k+1帧的PVQ变化值。也可以从另一个方面进行理解,等式左侧均为系统的优化变量,而等式的右侧则为两帧间的观测值,用 α^k+1k,β^k+1k,γ^k+1k 表示PVQ的预积分值(与论文保持一致),则图优化中的IMU残差可以表示为 δ...
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...
1、详细的步骤解读 2、对疑难问题配合博客链接帮助理解 3、结合作者回复的issue帮助理解 如下图所示: 为了让学员深刻了解VINS-Mono背后的原理,我们花费了大量时间准备,对于所涉及到的重要公式,全部白板从零手动推导,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得到的,这种方式相对于直接播放PPT虽然麻烦,但是...