vins-mono采用了一个松耦合传感器融合方法来获得真值,通过将只基于视觉的sfm结果与米制IMU预积分对齐,可以粗略地估计尺度,重力,速度和甚至偏置。在本文中,初始化阶段忽略加速度偏置项,加速度偏置与重力耦合…
首先,检查最新帧和以前的帧(程序中先从第一帧开始找,因为与最新帧里的更远,视差更大)之间的特征对应关系,如果有足够多的特征匹配及充足的视差,使用5(对)点法(程序中使用的是cv::findFundamentalMat,然后使用cv::recoverPose)恢复这两帧之间旋转和带有尺度的平移,然后就是根据某些东西对平移进行缩放,然后三角化特征...
利用旋转约束估计陀螺仪bias:qc0bk=qc0ck⊗q−1bcqc0bk=qc0ck⊗qbc−1 利用平移约束估计重力方向、速度以及尺度初始值:s¯¯¯¯pc0bk=s¯¯¯¯pc0ck−Rc0bkpbcsp¯c0bk=sp¯c0ck−Rc0bkpbc(实际重力估计出来之后还有一步重力的优化:参考这里) 计算出了角计的偏置,设加计偏置...
在具体的讲解初始化每个过程的时候,有必要来个总体的概括,初始化在物理意义上的定义其实就是固有参数的标定,在数学模型上的定义其实就是 矩阵方程求解,就是来自于最原始的PVQ积分公式,其中Q旋转对应着陀螺仪,而PV对应着加速度计 。 参考链接# VINS-Mono论文翻译:https://blog.csdn.net/yys2324826380/article/deta...
提出方法: 提出融合KF-INS、GNSS与VINS-Mono多定位方法融合框架; 提出基于DNN的修正滤波的方法,以暂时筛选掉潜在动态物体内的所有特征点方法; 提出基于速度观测约束的VINS初始化方法。 达到效果: 扩展的VINS-Mono在穿越美国匹兹堡的高速公路、隧道、桥梁、城市峡谷和郊区的25公里行程中产生了明显的改进和卓越的性能。我...
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...
步骤1.首先构建SFMFeature对象sfm_f,SFMFeature数组中包含了特征点状态(是否被三角化),id,2d点,3d坐标以及深度,将特征管理器中的特征信息保存到SFMFeature对象sfm_f中sfm_f.push_back(tmp_feature)。 步骤2.接着由对极约束中的F矩阵恢复出R、t,主要调用方法relativePose(relative_R, relative_T, l)。relative...
采用松耦合的传感器融合方法得到初始值。首先用SFM进行纯视觉估计滑动窗内所有帧的位姿以及路标点逆深度,然后与IMU预积分对齐,继而恢复对齐尺度s,重力g,imu速度v,和陀螺仪偏置bg。 VINS初始化过程中忽视掉了加速度计的bias,因为加速度计与重力耦合,并且重力向量...
本文提出了VINS-Mono:一种具有鲁棒性和多功能的单目视觉惯性状态估计器。该方法首先进行鲁棒的估计器初始化步骤。其次,通过融合预积分后的IMU测量值和视觉特征观测值,用一个紧耦合非线性优化方法来得到高精度的视觉惯性里程计。然后,本文提出一个回环检测模块,其和紧耦合方案一起可以提供最小计算量的重定位功能。除...
1. 初始化 基于优化方法的 VIS 在初始化需要求解高度非线性的问题,因此效果常常不佳。初始化的质量取决于两个因素:传感器的初始运动和 IMU 参数的准确性,IMU 参数包括缓慢变换的 bias 和白噪声。Vins-Mono 初始化时,若传感器移动速度慢或匀速运动时,初始化往往会失败。主要原因在于加速度激励不够大,无法正确初始...