VINS_mono理解之单目初始化 Vins初始化主要分成四个部分。 第一个部分是确定 IMU和相机的相对旋转矩阵(没考虑任何 bias)。第二个部分是确定初始化过程陀螺仪的 bias。第三个 过程是估计尺度因子,速度以及相对于第一… 熊勒个猫 VINS-MONO 初始化详解 LZ紫色大智 白话VINS-Mono之初始化(三) 栗子发表于白话VIN....
vins-mono采用了一个松耦合传感器融合方法来获得真值,通过将只基于视觉的sfm结果与米制IMU预积分对齐,可以粗略地估计尺度,重力,速度和甚至偏置。在本文中,初始化阶段忽略加速度偏置项,加速度偏置与重力耦合,由于相对于重力的幅度来说,加速度偏置是个很小的数了,很难观察到。 A、估计旋转外参数(具体算法在InitialEX...
首先初始化设置节点vins_estimator,同时读取参数和设置相应的参数,为节点发布相应的话题,为节点订阅三个话题,分别用来接收和保存IMU数据、图像特征数据和原始图像数据,分别是在三个回调函数中imu_callback、feature_callback和raw_image_callback,每当订阅的节点由数据送过来就会进入到相应的回调函数中。 (1) 接收IMU数...
1. 求陀螺仪的零偏bgbg 视觉计算出了帧间的旋转,IMU也计算出了帧间的旋转,这两者之间并不太一致,那么谁是对的呢?这里采用视觉计算出的值,认为IMU由于零偏的不准确导致计算的旋转不准确。通过调整零偏,使得目前所有帧的帧间旋转都尽量的靠近视觉计算的值。同时,这里还假设了零偏没有错的太离谱,所以IMU计算的帧...
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 ...
本文深入解析了VINS-MONO的初始化过程，主要聚焦视觉与IMU之间的关联对齐。首先，当相机坐标系与世界坐标系相关联时，通过外参数方程[公式]来构建关系。视觉和IMU对齐的关键在于估计相邻帧之间的旋转，可通过视觉测量[公式]和IMU旋转积分[公式]来得到两条路径，构建等式求解外参数。具体来说，利用旋转的两...
它的原理是利用单目相机和IMU数据,通过紧密耦合的方式进行视觉和惯性数据的融合,以实现精准的姿态估计和场景重建。 Vins-Mono算法主要包括以下几个步骤: 1.预处理:首先对图像进行特征提取和跟踪,并对连续帧间的IMU数据进行预积分。 2.初始化:通过一个松耦合的方式进行初始化,提供激活非线性系统的必要初始值,如姿态...
VINS-Mono:一种鲁棒且通用的单目视觉惯性系统 Part 1. 基本信息 本文提出了一种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,来自港科大沈老师实验室。这篇论文的亮点包括提出了效果最佳的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、基于优化的紧耦合VIO、重定位机制以及全局位姿图...
我们首先对VINS-Mono的初始化过程做一个简要概述。其基本思想是通过解决一个线性最小二乘法问题来获得速度、重力矢量和尺度,从而使来自Camera的SfM与IMU的预积分结果相一致。 2.基于DNNs的特征点筛选方法 EXPERIMENTAL EVALUATION 1.实验系统平台和实验设置
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 ...