VINSMono中相机模型对应代码在/VINS-Mono/cameramodel/src/camera_models/CataCamera.cc文件**liftSphere**()函数中,该函数是将$2d$ 投影到$3d$ 点(单位球面上),首先对$2d$去畸变,然后再投影到单位球面上。 去畸变过程代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 //去畸变过程int...
4)关键帧选取:1、当前帧相对最近的关键帧的特征平均视差大于一个阈值就为关键帧(因为视差可以根据平移和旋转共同得到,而纯旋转则导致不能三角化成功,所以这一步需要IMU预积分进行补偿)2、当前帧跟踪到的特征点数量小于阈值视为关键帧; 代码框架 代码流程如下图:主要三个源程序,feature_tracker_node是特征跟踪线程的...
两个相邻时刻k到k+1的位姿是由第k时刻测量值a^,w^计算得出的。 这与Estimator::processIMU()函数中Ps[j]、Rs[j]、Vs[j]是一致的,代码中j就是此处的i+1 IMU积分出来第 j 时刻数值作为第 j 帧图像初始值。 欧拉法 中值法 2、预积分:PVQ连续、离散积分、预积分误差、bias 预积分量 1、 PVQ连续积分...
Vins-Mono是视觉与IMU的融合中的经典之作,其定位精度可以媲美OKVIS,而且具有比OKVIS更加完善和鲁棒的初始化以及闭环检测过程。同时VINS-Mono也为该邻域树立了一个信标吧,视觉SLAM的研究和应用会更新偏向于 单目+IMU。因为在机器人的导航中,尤其是无人机的自主导航中,单目不具有RGBD相机(易受光照影响、获取的...
Vins-Mono是视觉与IMU的融合中的经典之作,其定位精度可以媲美OKVIS,而且具有比OKVIS更加完善和鲁棒的初始化以及闭环检测过程。同时VINS-Mono也为该邻域树立了一个信标吧,视觉SLAM的研究和应用会更新偏向于单目+IMU。因为在机器人的导航中,尤其是无人机的自主导航中,单目不具有RGBD相机(易受光照影响、获取的深...
VINSMono中相机模型对应代码在/VINS-Mono/cameramodel/src/camera_models/CataCamera.cc文件**liftSphere**()函数中,该函数是将$2d$ 投影到$3d$ 点(单位球面上),首先对$2d$去畸变,然后再投影到单位球面上。 去畸变过程代码如下: //去畸变过程 int n = 6; ...
和vins mono相比: 对比于VINS Mono,主要增加了global_fusion包,用来融合GPS以及视觉IMU定位的结果。代码结构,之前的pose_graph节点更名为loop_fusion,之前的feature_track节点融合进vins_estimator内部。vins_estimator中的factor残差项增加了很多,主要是视觉的残差项增加。
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...
vins-mono代码分析 vins-mono的关键帧选择策略 1 与前⼀帧的平均视差。如果跟踪特征的平均视差超过某个阈值，我们会将此图像视为关键帧。2 另⼀个是跟踪质量。如果跟踪特征的数量低于⼀个阈值，我们把这⼀帧看做⼀个新的关键帧。具体在bool FeatureManager::addFeatureCheckParallax()中实现。bool ...
将EuRoC数据集复制到合适的位置(我这里放到vins目录下了),再开一个终端,执行rosbag play catkin_ws/src/VINS-Mono/V1_01_easy.bag 调试 很好,我也没有搞过C++的工程,找了几个教程整合来的,不确定正宗学派是不是这么调试的,但是对于我们这种想研读一下代码的够用了。