VINSMono紧耦合非线性优化理论详细解读：1. 紧耦合非线性优化概述： 核心：将视觉约束、IMU约束、闭环约束整合在一个大目标函数中，实现滑动窗口内所有帧的PVQ、bias等参数的非线性优化。 过程：包括残差函数构建、视觉约束、IMU约束及基于舒尔补的边缘化操作。 工具：使用Google开源的Ceres solver进行求解。
在vins-mono的新版本中,新增加了relocalize_r、relocalize_t,其作用是,在大回环起作用的间隙,用relocalize_r、relocalize_t来对位姿进行及时的修正,以更好地保证输出位姿的准确性,以及关键帧输入到关键帧数据库里时的位姿的准确性。因为以前是要等回环帧的对应帧滑出窗口,大回环优化后,才对这两个位姿进行校正...
在完成前面的初始化环节后,本节将进行第3部分,基于滑动窗的紧耦合后端非线性优化:将视觉约束、IMU约束、闭环约束放到一个大的目标函数中进行非线性优化,求解出滑动窗口中所有帧的PVQ、bias等。 在视觉约束和IMU约束中,基本思想是找到优化状态向量,然后通过视觉残差和IMU测量残差分别对状态向量求导,获得视觉和IMU预积...
VINS-Mono是一套较为完善的基于非线性优化的Visual-Inertial 系统,和此前基于滤波方案的MSCKF系列以及更早的一篇基于非线性优化的OKVIS,算得上是几篇非常值得学习的视觉定位框架,这三类都有着各自的特点。 先说说MSCKF吧,原版的作者没有开源相应的代码,但是Kumar机器人实验室的ke.Sun有基于MSCKF的思想开源了基于双目M...
本文深入解读VINS-Mono的核心部分——紧耦合非线性优化。紧耦合优化将视觉约束、IMU约束、闭环约束整合在一个大目标函数中，实现滑动窗口内所有帧的PVQ、bias等参数的非线性优化。紧耦合优化的过程包括残差函数构建、视觉约束、IMU约束及基于舒尔补的边缘化操作。构建残差函数时，需要优化的状态量包括滑动窗口...
vins_estimator 概述 基本上VINS里面绝大部分功能都在这个package下面,包括IMU数据的处理(前端),初始化(我觉得可能属于是前端),滑动窗口(后端),非线性优化(后端),关键帧的选取(部分内容)(前端)。我第一次看的时候,总是抱有一个疑问,就是为什么把这么多内容全都放在这
VINS-Mono是由一个单目相机和一个低成本IMU组成的鲁棒通用的单目视觉惯性系统。通过融合预积分的IMU测量值和特征观测值来获得高精度的视觉惯性里程计,在结合闭环检测和图优化,构成了一个完整的单目VIO-SLAM系统。 1.1算法框架 大体流程如下: 1. 从单目相机得到视觉图片,对采集到的图片做一次自适应直方图均衡化处理,...
VINS-Mono是一种由香港科技大学沈老师实验室提出的基于紧耦合滑动窗口非线性优化方法的单目视觉-惯性系统。其亮点包括最优的IMU预积分理论、估计器初始化机制、故障检测和复原机制、外参在线校订、优化的紧耦合VIO、重定位机制以及全局位姿图优化模块。论文开源地址：HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono。VINS的...
在本文中,我们提出并介绍了VINS-Mono:一种鲁棒且通用的单目视觉惯性状态估计器。我们的方法始于鲁棒的估计器初始化过程。在融合IMU预积分和特征观测过程中,采取一种基于紧耦合、非线性优化的方法,从而实现高精度的视觉惯性里程计。回环检测模块与我们的紧耦合公式相结合,可以以最少的计算实现重定位。我们还进行4自由...