总结:AB-VINS通过结合深度学习和新颖的数据结构,实现了高效、鲁棒且能够提供稠密深度信息的视觉惯性SLAM系统,为VINS领域带来了新的思路和方法。 推荐阅读 1、基于NeRF/Gaussian的全新SLAM算法
秦通是因研发VINS(Visual-Inertial Navigation System)算法而广受认可的学者,VINS是一种将视觉和惯性测量结合的SLAM算法,具有高精度和实时性的特点。在访谈中,他提到VINS的研发经历始于他博士期间,经过多次学术会议的历练与团队的协作,最终于2018年开源,成为SLAM领域备受关注的成果之一。这一算法不仅推动了SLAM技术的进步...
由于SLAM起源于机器人领域的状态估计问题,早先研究的SLAM系统多是使用激光雷达传感器且基于滤波算法的,当使用视觉传感器求解SLAM问题时,基于非线性优化算法被提出并使用,而其理论思想与计算机视觉领域的SFM(StructurefromMotion)问题非常相近,且随着计算机硬件和计算机视觉技术的快速发展,基于非线性优化算法的视觉SLAM成为了机器...
对VINS 源码和相关理论进行系统学习。 发布者 关注 阿木实验室 北京理工大学博士,熟悉 SLAM 主流的开源代码,包括VINS、SVO、DSO。 课程概述 评论(5) 通过本课程,讲师将会带着学员对 VINS 源码和相关理论进行系统学习,学员可以学到 VINS 开源算法中:光流前端、IMU 预积分、单目视觉-惯导联合初始化、外参校准、后端...
PPT链接:https://pan.baidu.com/s/1QzE8T26S0F5Dfsk7SZDN4g 提取码:7w5h 计算机视觉 知识 校园学习 人工智能 算法 SLAM Interstellar丨 发消息 亿万年前死去的星星,光芒刚刚到达我们的眼睛。接下来播放 自动连播 SLAM算法解析之VINS-Mono(一) Interstellar丨 3483 3 【保姆级教程】带你彻底啃透AI顶会...
VINS(Visual-Inertial Navigation System)是一种结合视觉信息和惯性测量单元(IMU)数据的SLAM框架,能够提供高精度的实时定位和地图构建功能。VINS通过融合相机和IMU的数据,即使在视觉信息不足的情况下也能保持较高的定位精度,使其适用于快速运动或低光照条件下的场景。VINS框架因其鲁棒性和准确性,在无人机导航、移动机器...
VINS(Visual-Inertial Navigation System)是一种结合视觉信息和惯性测量单元(IMU)数据的SLAM框架,能够提供高精度的实时定位和地图构建功能。VINS通过融合相机和IMU的数据,即使在视觉信息不足的情况下也能保持较高的定位精度,使其适用于快速运动或低光照条件下的场景。VINS框架因其鲁棒性和准确性,在无人机导航、移动机器...
[学习SLAM]VINS中IMU预积分的误差推到公式与代码雅克比(协防差/信息矩阵)构建,显然,协方差矩阵要求逆矩阵,所以时间复杂度是O(n^3).之后我们可以在图优化
因为VINS-Mono在真实场景中的稳定性远远好于ORB-SLAM3,虽然ORB-SLAM3在论文中的精度指标大幅度好于VINS-Mono,但是,你总不能一直在那几个数据集刷指标吧,在工程中的应用就要求一个系统必须能够鲁棒稳定,本人实测ORB-SLAM3对外参,特别是rotation,非常敏感,标定差一些直接就跑飞了,而VINS就不会有这个问题,可能虽然...
一般来讲,一个标准的SLAM系统是前后端分离的,如下图所示, 而VINS系统,他的前端仅包括光流计算;初始化等工作都放在vins_estimator里面了。 我的理解它之所以这么做,是因为IMU的数据获取如果放在前端,预积分完了之后还需要advertise到ROS系统里,让后端接收,与其这样,还不如让后端直接接收IMU数据就在后端处理了,减少通...