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...
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...
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...
我们用绝对定位方法(如GNSS)和相对定位方法(如基于卡尔曼滤波的INS)来扩展VINSMono,为导航/路线提供全局状态估计,为规划/控制提供局部状态估计。此外,扩展的VINSMono解决了VINS-Mono在大规模户外道路环境中使用时的两个重要缺点。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...
VINS-Mono+ORB3初始化策略的具体步骤 纯视觉初始化: 使用ORB-SLAM3进行纯视觉初始化,通过特征点匹配和对极几何模型求解相机的相对变换,包括相对旋转和无尺度信息的位移。 三角化得到相应的3D点坐标,并通过PNP求解获得滑动窗口中的所有位姿和特征点3D坐标。 相机与IMU相对旋转求解: 通过视觉初始化得到的相机旋转矩...
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，...
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...
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。