VINS论文解读与代码详解目录 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,用紧耦合的方法,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。VINS的功能模块可包括五个部分:数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测及闭环优化。代码中主要开启了四个线程,分别是:前端图像跟踪、后端非线性优化(其中初始化和IMU预积分在这个线程...
vins-mono原理详解 VINS-Mono是一种基于视觉信息的惯性导航系统,是Visual-Inertial Navigation System Mono(单目视觉惯性导航系统)的缩写。它结合了视觉信息和惯性测量单元(IMU)的数据,通过对相机图像的处理和IMU数据的融合,实现了对相机位置和姿态的实时估计,从而实现导航和定位的功能。VINS-Mono的原理可以分为视觉前端...
1.检查两帧的视差判断是否为关键帧f_manager.addFeatureCheckParallax()在VINS-Mono 代码详细解读——feature_manager.cpp中已经解释 2.IMU预积分IntegrationBase在VINS-Mono 代码详细解读——IMU离散中值预积分 中解释 3.在线标定外参CalibrationExRotation在VINS-Mono 代码详细解读——基础储备:在线Cam到IMU的外参标定 I...
【SLAM】VINS-MONO解析——初始化(理论部分) 6.初始化第一个问题,为什么要初始化?对于单目系统而言, (1)视觉系统只能获得二维信息,损失了一维信息(深度),所以需要动一下,也就是三角化才能重新获得损失的深度信息; (2)但是,这个三角化恢复的深度信息,是个“伪深度”,它的尺度是随机的,不是真实的,所以就需要IM...
本文旨在对我前一阶段学习vins-mono开源框架的总结。这部分主要关注的是VINS-MONO初始化部分,希望与想要了解VINS-MONO的人一起探讨。如果希望了解VINS-MONO预积分部分,则请参考我的另一篇文章: LZ紫色大智:视觉惯性里程计的IMU预积分模型182 赞同 · 14 评论文章 ...
VINS-Mono系统框架 VINS-Mono的系统框架如图 主要有以下几个部分: Measurement Preprocessing(观测预处理):对图像特征提取并跟踪新图像特征,输出tracked feature list, 对IMU做预 VINS论文解读与代码详解目录 ;—IMU预积分 + Estimator_node.cpp VINS-Mono 代码详细解读——初始化1:视觉SFM详解 Estimator类+feature_...
VINSMono中相机模型对应代码在/VINS-Mono/cameramodel/src/camera_models/CataCamera.cc文件**liftSphere**()函数中,该函数是将$2d$ 投影到$3d$ 点(单位球面上),首先对$2d$去畸变,然后再投影到单位球面上。 去畸变过程代码如下: 代码语言:javascript ...
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...
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...
【SLAM】VINS-MONO解析——后端优化(理论部分) 7.后端非线性优化 7.1 理论基础 7.1.1 bayes模型,因子图和最小二乘这一部分主要是对董靖博士在公开课《因子图的理论基础》上的回忆和总结。(1)bayes模型假设有黄色是机器人在不同时刻的位姿,蓝色是机器人观测到的路标点,红色是机器人对路标点的观测,绿色是机器人...