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… 停云 白话VINS-Mono之初始化(三) 栗子发表于白话VIN... vins-mono代码阅读之4自由度位姿图优化 vins mono
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...
这里初始化的重力矢量是第一帧坐标系下观测到的重力矢量,再根据导航坐标系下的重力矢量,即(0,0,g),即可得到第一帧与导航坐标系间的位姿关系。接下来就是找到视觉约束和IMU约束间的等价关系,这样就可以建立误差方程,优化我们想优化的变量了,现在能用的有PVQ,这些在可以同时从视觉和IMU中获得,与初始化陀螺仪偏置...
视觉惯性联合初始化 定义的名字叫Visual-Inertia Alignment,即视觉惯性联合初始化(而在ORBSLAM2+IMU的论文里,作者定义的名称就叫IMU initialization,即IMU初始化),为什么定义这样一个名词,我觉得有两个意义,第一在进行陀螺仪偏置初始化的时候要同时使用到IMU测量的旋转和视觉测量的旋转,也就是要联合视觉和惯性的数据。...
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...
VINSMono是一种鲁棒且多功能的单目视觉惯性状态估计器。它融合了低成本惯性测量单元与单目相机，用于测量六自由度状态估计。应用领域：适用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域。关键技术：初始化过程：从鲁棒初始化开始，通过松耦合方式将IMU预积分与纯视觉结构对齐，获得初始化所需的所有值。...
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...
IMU频率比视觉高很多,因此在两帧之间存在着大量的imu数据;对这些数据进行预积分,同时以预积分的结果作为增量的度量约束。 Visual-Inertial 估计流程 旋转外参数$q_{bc}未知,则先估计旋转外参数。 利用旋转约束估计陀螺仪bias. qc0bk=qc0ck⊗qbc−1 3. 利用平移约束估计重力方向,速度,以及尺度初始值 sp¯...