VINS-Mono的代码路径:GitHub - HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator VINS-Mono的概要介绍我们直接阅读github上README中指定的paper就可以进行了解,无需多言。我们进入它的github路径下,下载好代码后按照README中的描述,预装需要的软件、编译、下载数据集...
1、前端流程概述 VINS-Mono的前端整个封装成了一个ROS节点其订阅的topic是: 相机或者数据集发来的图片 其发布topic是: 由pub_img发布的"feature",发布的是当前帧的特征点,特征点分装成了sensor_msgs::PointCloudPtr类型,里
//如果还想在命令行中处理,需要在ros::init之后调用ros::removeROSArgs() ros::NodeHandle n("~");//启动节点是实例化类ros::NodeHandle ros::console::set_logger_level(ROSCONSOLE_DEFAULT_NAME, ros::console::levels::Info);//改变日志显示输出的级别设置 读取参数,设置状态估计器参数 ---readParameters...
第一步:在~/ws_vins/src/VINS-Mono/vins_estimator/launch下新建一个mynteye.launch文件。 第二步:在/home/fish/ws_vins/src/VINS-Mono/config文件下建立一个名为mynteye的文件夹,并新建mynteye_config.yaml...
打开一个终端,执行roslaunch ~/catkin_ws/src/VINS-Mono/vins_estimator/launch/debug.launch clion中选择Run|Attach to Process...,选择vins_estimater。这样clion就和gdb连接起来了。 clion连接gdb 执行rosbag play,可以发现正常卡住断点,但是单步调试还是乱跳。
本文探讨了VINS-Mono算法的流程，包括三个独立的ROS工程：feature_tracker、vins_estimator、pose_graph。运行时，使用euroc.launch文件启动这三个节点，并传递配置文件config/euroc_config.yaml。算法主要分为四个模块，各模块之间通过数据交互和可视化（使用RVIZ）协同工作。feature_tracker模块负责图像处理，...
VINS-Mono将前端封装为一个ROS节点,该节点的实现在feature_tracker目录下的src中,src里共有3个头文件和3个源文件: feature_tracker_node.cpp构造了一个ROS节点feature_tracker_node,该节点订阅相机图像话题数据后,提取特征点,然后用KLT光流进行特征点跟踪。feature_tracker节点将跟踪的特征点作为话题进行发布,供后端ROS...
运行程序,待地图跑完之后,在运行 roslaunch vins_estimator euroc.launch 的terminal中,输入 “s” ,并按下回车键Enter,等待地图保存,我电脑花了20秒左右的时间。 ground truth与轨迹同时可见 如果想看到轨迹的同时,看到数据集的ground truth,我们可以再打开一个terminal,执行: ...
在ros环境下的RealsenceT265标定以及Vins mono运行,相机标定作为t265而言,虽然官方提供了标定的出厂内参rs-enumerate-devices-c可以获得,但是我们在vins和orbslam中仍然有可能需要自己标定数据,这里给出教程。首先我们要明确适用的模型
小觅摄像头 VINS-MONO安装 一、ROS下安装环境 1、按照官方指导第一步,但并未成功配置,也不知道在哪make wget https://raw.githubusercontent.com/oroca/oroca-ros-pkg/master/ros_install.sh && \chmod 755 ./ros_install.sh && bash ./ros_install.sh catkin_ws kinetic...