一方面是因为IMU数据频率往往高于图像的频率,一般都能达到100~500Hz,而图像往往只有30~60Hz,所以为了获得每个图像帧对应的IMU数据,就需要对两个图像帧之间的IMU数据进行积分,才能实现图像帧和IMU数据的意义配对;另一方面,在图优的框架下,经常需要对历史状态进行更新,如果不使用预积分的话,每当一个状态发生变化时,就...
first_imu) { first_imu = true; acc_0 = linear_acceleration;//记录线加速度值 gyr_0 = angular_velocity;//记录角速度值 } /** * 2.创建预积分对象 * 首先,pre_integrations是一个数组,里面存放了(WINDOW_SIZE + 1)个指针,指针指向的类型是IntegrationBase的对象 */ if (!pre_integrations[frame_...
静止情况下采集IMU的数据,并录制为ROS包,我采集的时间为2小时20分钟。 rosbagrecord /imu/data-Oimu_xsens.bag 标定IMU# 修改你之前下载标定工具那个东西的src/imu_utils/launch/文件夹下的A3.launch文件中的话题,改成名为/imu/data 运行标定工具 cd你的标定工具的工作空间sourcedevel/setup.bashroslaunch imu_...
第二个式子xk是在第k帧图像捕获到的IMU状态,包括位置,速度,旋转(PVQ)和加速度偏置,陀螺仪偏置。 第三个式子是相机外参。 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...
单目视觉惯性系统(VINS),是由一个相机和一个低成本惯性测量单元(IMU)组成的,这构成了用于测量六自由度状态估计的最小传感器套件。然而,由于缺乏直接距离测量数据,在IMU处理、估计器初始化、外部标定和非线性优化等方面仍然存在重大挑战。本文提出了一种命名为VINS-Mono的算法:该方法是一种具有鲁棒性和通用性的单目视...
它用一个单目相机+惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,简称IMU)实现了紧耦合的视觉和惯性联合状态估计,在保证高精度里程计效果的同时,还可以同时估计出传感器外参,IMU零偏以及传感器时延,是一款非常经典且优秀的VIO框架。 以下是VINS-Mono效果展示,它在室内环境下的SLAM效果如下:...
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-...
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 MonocularVisual-Inertial State Estimator》地址:https://arxiv.org/pdf/1708.03852.pdf ...
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-mono中的imu参数设置 na:加速度计的测量噪声 nw:陀螺仪的测量噪声 nba: randow walk noise随机游走噪声 nbw:randow walk noise随机游走噪声 ba:加速度计的偏差 bw:陀螺仪的偏差 其中na,nw,nba,nbw,都是零均值高斯模型 ba的导数为nba,bw的导数为nbw。