在回环检测中,SuperVINS采用VINS-Fusion中的词袋回环检测方案,但有所不同。SuperVINS使用SuperPoint深度学习特征描述子和更高效的DBoW3。与VINS-Fusion的DBoW2相比,SuperVINS生成词袋的速度更快,并在回环检测过程中实时生成词袋向量。 要生成词袋,首先收集覆盖广泛场景的多样化图像集合,从这些图像中提取深度学习特征描述子,...
VINS-Fusion-回环检测3D视觉工坊 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多851 -- 41:43 App IROS' 24 开源|GV-Bench:面向长期回环检测的几何验证评估 2660 -- 40:06 App 慕尼黑工业大学萌妹子开讲!DETR-如何用Transformer做目标检测? 1370 1 58:11 App 聊一聊我对工业目标检测的看法 1527 1 40:...
5. 回环检测pose_graph_node.cpp 本节主要讲loop_fusion包的程序结构,loop_fusion主要作用:利用词袋模型进行图像的回环检测。在vinsmono中,该程序包处于pose_graph包内。vins_fusion与vins_mono一个差别在于,回环检测的点云数据在mono中有回调供给VIO进行非线性优化,而在fusion中,VIO估计完全独立于回环检测的结果。即...
7.vins-回环检测单独剥离运行:https://blog.csdn.net/huanghaihui_123/article/details/885342668.同步imu数据以及相机特征点帧数据代码逻辑:https://blog.csdn.net/huanghaihui_123/article/details/1030327829.vins中的坐标系变换及g2r函数: https://blog.csdn.net/huanghaihui_123/article/details/103075107 vins-...
【摘要】 本次工作我首先参照网络上的文档整理了全部的代码,并对于C++和OpenCV的一些操作也进行了详细的注释,并写了这篇的博客进行全部的讲解,其中1-4章节是前端VIO信息,5章节是后端DBOW词袋回环,6-7章节是GPS与VIO融合,8章节是参考文献。 1. 程序入口rosNodeTest.cpp 1.1 定义内容运行程序时,首先进入的是主程...
4、yaml文件中更多参数的配置 yaml中添加了轮式编码器话题,轮式编码器坐标与相机坐标的外参,回环时最小匹配特征点数,定位时是否只与加载的姿态图关键帧回环(agv_model location: 只与加载的地图姿态图关键帧回环,mapping:和所有的关键帧都可以回环),相关参数参考realsense_depth_imu_config_d435i_location.yaml。
当我们即使从同一环境中的不同位置开始,我们也可能获得不同的估计结果。因此,如果没有固定的全局坐标,它们对复用是不友好的。第二个缺陷为,由于缺少全局测量数据,在长期运行过程中,局部估计容易累积漂移。尽管已经提出了一些基于视觉的回环方法来消除漂移,但是它们仍然无法处理带有大量数据的大尺度环境。
loop_fusion:局部回环检测部分的代码,我们跑VINS默认是只跑前端和后端,如果需要回环检测需要再单独运行回环检测的代码; support_files:作者介绍自己代码的一些资料,如运行图片、论文这些; vins_estimator:前端和后端代码,这部分是我们的重点看的地方; 修整一下,我们下一讲开始正式讲解VINS-Fusion。
我首先参照网络上的文档整理了全部的代码,并对于C++和OpenCV的一些操作也进行了详细的注释,并写了这篇的博客进行全部的讲解,其中1-4章节是前端VIO信息,5章节是后端DBOW词袋回环,6-7章节是GPS与VIO融合,8章节是参考文献。 1. 程序入口rosNodeTest.cpp ...
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（无人机，汽车和 AR / VR）的精确...