在本文中,我们提出了VINS-Mono:一个鲁棒且多功能的单目视觉-惯性状态估计器。本文方法从估计器初始化的鲁棒过程开始。一种紧耦合、基于非线性优化的方法被用于通过融合预积分IMU测量和特征观测来获得高度精确的视觉-惯性里程计。回环检测模块与我们紧耦合的方式相结合,能够以最小的计算量实现重定位。我们还执行4自由...
> *然而代码里即便在IMU未完全激励下,仍不会阻止系统进行初始化,而对应结果是运动状态初始化无太大影响,而在静止状态强行进行初始化,会因为加速度计无有效数据进行优化导致系统漂移,此时补充一个静止状态下的加速度计偏置估计能有效解决问题* 论文进行对加速度计偏置也做了与角速度计偏置对应的处理来进行求解,通过仿...
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...
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。...
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...
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 ...
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...
在VINS-Mono系统中，首先通过松耦合方式将IMU预积分与纯视觉结构对齐，以获得初始化所需的所有值，包括位姿、速度、重力向量、陀螺仪偏置和三维特征位置。紧耦合的单目视觉-惯性里程计融合预积分IMU测量数据与特征观测，实现高度精确的里程计。系统包含在线重定位功能，通过四自由度全局位姿图优化消除漂移。此...
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...
视觉惯性联合初始化在第V点的B部分,这里作者给定义的名字叫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...