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。...
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 VINS-mono论文解读:IMU预积分Marg边缘化 重磅干货,第一时间送达 VINS-mono 论文解读(IMU预积分+Marg边缘...
为了解决所有这些问题,我们提出了VINS-Mono,一个鲁棒且通用的单目视觉惯性状态估计器,是我们之前三个工作的结合与延伸,VINS-Mono包含以下功能: (1)鲁棒的初始化过程,能够引导来自未知初始状态的系统; (2)紧耦合、基于优化且支持相机-IMU外参标定和IMU偏差校正的单目VIO; (3)在线重定位和4自由度全局位姿图优化; (...
1、经典论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》带读 2、论文中疑难问题分析及工程化建议 3、技术交流及答疑解惑2021一起学习 知识 设计·创意 无人机 机器人 视觉惯性里程计 自动驾驶 香港科技大学 SLAM VIO VINS...
VINS-Mono(经典论文阅读) 作者丨Clark 编辑丨3D视觉工坊 0. 摘要,Abstract 单目视觉-惯性系统(VINS),由一个相机和低成本惯性测量单元IMU组成,形成了六自由度(DOF)状态估计的最小传感器套件。然而,由于缺乏直接的距离测量对于IMU处理、估计器初始化,外参标定以及非参数优化造成了重大的挑战。本文工作中,我们提出了...
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...
忽略加速计的bias对估计其他初始值的影响不大; 加速度计的bias是可以通过之后的VIO紧耦合优化,慢慢估计出来的; 参考资料 [1]https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono [2] VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator, Tong Qin, Peiliang Li, Zhenfei Yang, Shao...
VINSMono论文精读的核心内容如下：系统概述：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...
为了解决这些问题,我们提出了 VINS-Mono,这是一种稳健且通用的单目视觉-惯性状态估计器。我们的解决方案从实时初始化估计器开始。相同的初始化模块也用于故障恢复。 我们解决方案的核心是 基于紧耦合滑动窗口非线性优化的稳健单目视觉-惯性里程计(VIO)。 单目VIO模块不仅提供了精确的局部pose、速度和方向估计,还在线...
在VINS系列的论文精读中，本文主要探讨了紧耦合单目视觉惯性里程计（VINS-Mono）中的状态估计、重定位以及全局位姿图优化与地图复用的过程。在VINS-Mono系统中，为了实现高精度且鲁棒的状态估计，采用了基于滑动窗口的紧耦合单目视觉惯性里程计方法。在估计器初始化后，滑动窗口内的状态向量由当前帧的IMU状态...