1、符号定义及部分公式 2、初始化步骤 一、旋转外参的初始化(可选) 二、基于全局SFM估计初始帧的姿态(平移部分尺度未知) 三、估计陀螺仪偏置 四、估计所有初始帧的速度及重力优化 五、基于三角化估计初始特征点的逆深度 六、首帧重力对齐编辑于 2024-02-17 13:27・IP 属地中国香港 ...
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...
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...
在vins-mono的新版本中,新增加了relocalize_r、relocalize_t,其作用是,在大回环起作用的间隙,用relocalize_r、relocalize_t来对位姿进行及时的修正,以更好地保证输出位姿的准确性,以及关键帧输入到关键帧数据库里时的位姿的准确性。因为以前是要等回环帧的对应帧滑出窗口,大回环优化后,才对这两个位姿进行校正...
首先初始化设置节点vins_estimator,同时读取参数和设置相应的参数,为节点发布相应的话题,为节点订阅三个话题,分别用来接收和保存IMU数据、图像特征数据和原始图像数据,分别是在三个回调函数中imu_callback、feature_callback和raw_image_callback,每当订阅的节点由数据送过来就会进入到相应的回调函数中。
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...
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，...
二、VINS MONO 实现原理:用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度 目标:AR 整体框架: 1、Measurement Preprocessing:观测值数据预处理,包含图像数据跟踪IMU数据预积分; 2、Initialization:初始化,包含单纯的视觉初始化和视觉惯性联合初始化; 3、Local Visual-Inertia BA and Relocalization:局部BA联合优化和重定位,包...
最近正好在看VINS-Mono的初始化部分，斗胆来回答一下 Gravity Refinement中主要做的工作是重力向量的进一步...
Vins Mono 的工作流程如下: 1. 图像预处理:首先,对输入的图像序列进行预处理,包括去畸变、 图像降噪等操作,以提高后续处理的效果。 2. 视觉特征提取与匹配:通过特征提取算法,提取输入图像中的特 征点,并根据特征点的描述子进行匹配,以获取相邻帧之间的对应 关系。 3. 视觉里程计计算:利用相邻帧之间的特征点匹配...