vins-mono后端优化目标函数由三部分组成: 边缘化的先验信息(下一部分讲解) IMU测量残差(前面已讲) 视觉重投影残差(这部分重点解释) 其中IMU测量残差我们在<<白话VINS-Mono之预积分>>中已经详细说明了,边缘化下一篇会详细讲解,这篇主要结合代码讲后端优化中的视觉重投影残差部分!!! 这一部分的代码主要在Projection...
高斯迭代优化过程中会用到IMU测量残差对状态量的雅克比矩阵,但此处我们是对误差状态量求偏导,下面对四部分误差状态量求取雅克比矩阵。 雅克比矩阵计算的对应代码在class IMUFactor : public ceres::SizedCostFunction<15, 7, 9, 7, 9>中的Evaluate()函数中。 3.2 视觉(td) 测量残差 视觉测量残差 即特征点的重...
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: 代码语言:javascript ...
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: AI检测代码解析 //去畸变过程 ...
在这项工作中,介绍了VINS-Mono:一种坚固耐用且多功能的单目视觉惯性状态估计器。方法从用于估计器初始化和故障恢复的强大过程开始。使用基于紧密耦合的非线性优化方法,通过融合预先集成的IMU测量和特征观察来获得高精度的视觉惯性里程计。环路检测模块与紧密耦合配方相结合,能够以最小的计算开销实现重新定位。还执行四个...
VINS-Mono代码分析总结 参考⽂献 1 2 3 4 5 6 7 8 CamOdoCal:9 前⾔ 视觉与IMU融合的分类：松耦合和紧耦合：按照是否把图像的Feature加⼊到状态向量区分，换句话说就是松耦合是在视觉和IMU各⾃求出的位姿的基础上做的耦合。滤波法和优化法： Vins-Mono是视觉与IMU的融合中的经典之作...
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 ...
VINS-Mono 代码详细解读4——feature_manager.cpp 文章内容：在对关键函数 processImage（）以及 IMU预积分的 integrationBase类进行解读后，本文将深入解析 estimator.cpp 中的 feature_manager.cpp 文件，重点聚焦于特征点管理。主要涉及的类有 FeatureManager、FeaturePerId、FeaturePerFrame。特征点管理器的...