VINS-Mono结果展示 上篇简单的写了一下VINS-Mono这个框架依赖的技术框架,这篇文章简单的展示一下它的成果,以及系统安装的几种方式。 在B站我找到了这个视频的演示工作 使用的是一个相机和一个廉价的IMU合成的一个导航系统 这个是可视化IMU的几个轴的曲线变化 这个也是,红色的线是IMU,绿色的线是相机 这个就是港科大的办公室里面在进行一个轨
VINS-Mono是港科大2017年在开源的视觉-惯性融合算法,据我了解,是目前state-of-the-art的单目VIO算法,本文主要测试一下VINS-Mono的效果(没有任何技术含量),论文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.03852.pdf。 运行环境:Ubuntu16.04+ROS Kinetic 配置:Intel® Core™ i7-7700 CPU @ 3.60GHz × 8 8G内存 一....
VINS-MONO与扫描到地图匹配之间的状态估计存在显著差异，导致出现显著漂移。相比之下，由于采用了状态缓冲...
对比几个开源框架OKVIS,VINS不带回环,VINS带回环三种方法在EuRoC数据集下15个数据子集的效果。 2.VINS_Fusion 2.1基本介绍 VINS_Fusion是继VINS_Mono和VINS_Moblie后,港科大开源的双目视觉惯导SLAM方案,VINS_Fusion是一种基于优化的多传感器状态估计器,可实现自主应用的精确定位。是VINS-Mono的扩展,支持多种视觉惯性传...
众所周知,VINS_Mono是一种融合了视觉和惯导这两种传感器的viSLAM系统,而视觉和惯导的融合可以带来1+1>2的效果,其优点如下: 可以借助IMU较高的采样频率,进而提高系统输出频率 可以提高视觉鲁棒性 可以有效消除IMU预积分的漂移 能够矫正IMU的Bias 可以解决视觉单目尺度不可观的问题 ...
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识。源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位...
1、前端流程概述 VINS-Mono的前端整个封装成了一个ROS节点其订阅的topic是: 相机或者数据集发来的图片 其发布topic是: 由pub_img发布的"feature",发布的是当前帧的特征点,特征点分装成了sensor_msgs::PointCloudPtr类型,里
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VIS以VINS-Mono为基线进行开发,优化方程中的残差项包括IMU预积分/有深度的视觉测量以及无深度的视觉测量(更加详细的介绍请参考VINS-Mono原文),接下来将介绍VIS初始化与特征深度关联模块。 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...