根据ESKF 中5.3.3 The error-state kinematics小节公式 对于中值积分下的误差状态方程为 简写为 δX k ˙ =FδX k +Gn 所以 展开得 其中 令 则简写为 此处F′ 即代码中 F,相关代码见 midPointIntegration。 最后得到 IMU 预积分测量关于 IMU Bias 的雅克比矩阵Jk+1、IMU 预积分测量的...
2.3 VINS-MONO中的图像去畸变 与传统使用优化来求解优化问题来求解畸变不同,VINS中的去畸变并未对坐标进行强制逆向迭代数值求解(看到一些文章中说,opencv会在计算畸变过程中追求一些没必要的精度),而是使用了一种非常巧妙地方法迭代正向逼近。换句话来说,opencv使用公式来计算归一化平面中,满足畸变方程的参数解;而对于...
1)求解公式，利用特征值分解公式，等价替换成公式，因此公式。2)求解公式，已知公式，则公式。在VINS_MONO中，存在两种边缘化策略：边缘化最老帧和边缘化次新帧。第一种策略中，需要边缘化的变量为最老帧对应的状态量和所有关联特征点，考虑的约束包括预积分、特征点在其他帧上的重投影以及上一次优化的...
本文深入解析了VINS-MONO的初始化过程，主要聚焦视觉与IMU之间的关联对齐。首先，当相机坐标系与世界坐标系相关联时，通过外参数方程[公式]来构建关系。视觉和IMU对齐的关键在于估计相邻帧之间的旋转，可通过视觉测量[公式]和IMU旋转积分[公式]来得到两条路径，构建等式求解外参数。具体来说，利用旋转的两...
首先,我们要计算imu预积分,目的是得到imu的测量值 在这个过程中,预积分分为两个部分,第一个部分是预积分的主体,用中值积分或者欧拉积分去做,第二部分是临时状态量,需要求一...
其中的奇异值表示椭球体轴的长度。通过最小奇异值，我们可以求解出最优解，即Ax=0的非零解。综上所述，Vins-mono系统中的外参标定过程通过一系列理论解析和代码实现，确保了相机与IMU之间标定值的动态调整和优化。通过对关键步骤的深入理解，我们可以更好地掌握SLAM系统中这一重要模块的工作原理。
预处理VINS-Mono论⽂公式推导与代码解析分讲 概述 Monocular visual-inertial odometry with relocalization achieved via nonlinear graph optimization-based, tightly-coupled, sliding window, visual-inertial bundle adjustment. 代码(注释版):cggos/vins_mono_cg 1. 测量预处理 1.1 前端视觉处理 Simple feature pro...
在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域的岗位中，掌握VINS-Mono算法成为了关键技能之一。为此，计算机视觉life团队推出了独家课程《VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲》。该课程通过详细的步骤解读、疑难问题解析、结合作者回复的issue理解，帮助学员深入掌握VINS-Mono背后的原理。
琪宝,momenta自动驾驶方向资深SLAM算法工程师,主要研究方向激光SLAM、多传感器融合。《VINS-Mono:原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲》课程讲师。 直播内容: 1、经典论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》带读 ...