这包括: 检查相机和IMU的校准参数是否准确。 调整VINS-Mono的参数设置,以适应你的特定应用场景。 分析数据质量,确保没有过多的噪声或异常值。 通过上述步骤,你应该能够成功地初始化并运行VINS-Mono系统。如果遇到问题,可以参考VINS-Mono的官方文档或社区论坛寻求帮助。
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,由于相对于重力的幅度来说,加速度偏置是个很小的数了,很难观察到。 A、估计旋转外参数(具体算法在InitialEXR...
VINS中的初始化采用了松耦合的方案,将陀螺仪偏置、速度、重力、尺度等状态量分别进行初始化,其主要包括三个步骤,分别是陀螺仪偏置的标定(Gyroscope Bias Calibration)、速度、重力及尺度的初始化(Velocity, Gravity Vector and Metric Scale Initialization)以及重力优化(Gravity Refinement)等等,其整体的流程也按照这个顺序...
滑窗中各帧已经有了一个up-to-scale的位姿。也有了以初始估计零偏求的的预积分的值。陀螺仪零偏估计,就是要估计出一个陀螺仪零偏,使得滑窗中各帧间由陀螺仪求得的δqδq与视觉求得的δqδq的误差最小。这是一个典型的最小二乘问题。 $$arg\min_{b_g}\sum_{k\in B}\Vert {q{c_0}_{b_{k+1...
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...
processIMU中IMU处理没有所谓的初始化,这点不同于processImage。 每一帧IMU的数据进来都会做这一步处理。 传入参数的时候包含了dt这个变量,所以内部进行积分的时候使用了中值积分的方式,或者说这个函数拿到的IMU数值是积分之前的,不能够直接拿来用。 1|0作用 ...
首先,在一个几乎是平面的路面上的运动将使VINS-Mono无法观测到尺度。其次,动态场景中的移动物体会降低精确度。我们通过用速度读数来扩展VINS-Mono的(重新)初始化过程,并引入一个速度因子来处理VINS-Mono的尺度估计问题。一种带有基于DNN的物体检测掩膜的动态特征点过滤方法可以处理动态环境,并重新收集停放的汽车等静止...
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...
本文探讨了VINS-Mono算法的流程，包括三个独立的ROS工程：feature_tracker、vins_estimator、pose_graph。运行时，使用euroc.launch文件启动这三个节点，并传递配置文件config/euroc_config.yaml。算法主要分为四个模块，各模块之间通过数据交互和可视化（使用RVIZ）协同工作。feature_tracker模块负责图像处理，...