VINS系列|VINS-Fusion论文精读:一种通用的基于优化的多传感器局部里程计估计框架(下) 自动驾驶专栏 5 人赞同了该文章 0 论文链接:arxiv.org/pdf/1901.0363 GitHub链接:github.com/HKUST-Aerial 作者:自动驾驶专栏 | 原文出处:公众号【自动驾驶专栏】 实验结果 我们在数据集和真实世界实验中使用视觉和惯性传感器评估...
而视觉惯性里程计更是多传感融合方案的佼佼者；其中，最著名的方案当属VINS-Fusion(VINS-Mono的扩展版)...
vinsfusion算法是视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)算法的一种,主要用于无人机、机器人等移动设备在复杂环境下进行高精度定位和航迹重构。其原理可以简单描述为:利用视觉摄像头获取环境图像,利用惯性测量单元(IMU)获取设备运动信息,然后将两者进行融合,实现对设备位置和姿态的估计和跟踪。 具体来说,vinsfusion...
VINS-Fusion 是一个基于优化的视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry, VIO)系统,它融合了视觉和惯性数据以提供精确的6自由度位姿估计。为了初始化 VINS-Fusion,你需要遵循一系列步骤来设置环境和配置系统。以下是一些关键的初始化步骤: 安装依赖项: 确保你的系统上安装了必要的依赖项,如 ROS(Robot Operating Syst...
(1)开启estimator类,进行vio里程估计 (2)从文件中读取视频图片列表,读入estimator类中 (3)从文件中读取GPS数据列表,直接通过ROS发布出去 具体的,从文件中获取图像和GPS数据当前的时间戳信息。以第一帧图像和第一个GPS时间早的作为基准时间,之后,左右双目的图像通过estimator.inputImage()读入里程计中,里程计Estimator...
工作Gomsf: Graph-optimization based multi-sensor fusion for robust uav pose estimation使用一种基于优化的框架来融合局部视觉惯性里程计(VIO)与GPS测量,这比工作A robust and modular multi-sensor fusion approach applied to mav navigation中提出的方法产生了更精确的结果。在该方法中,局部坐标和全局坐标之间的...
VINS_Fusion算法是一个非常优秀的视觉惯性里程计,但原版VINS_Fusion并没有提供与TUM数据集相应的配置文件,因此需要自己进行写yaml文件. 修改配置文件 tum_mono.yaml %YAML:1.0imu:1num_of_cam:1#common parametersimu_topic:"/imu0"image0_topic:"/cam0/image_raw"output_path:"/home/guoben/output"cam0_cal...
视觉SLAM由于成本低,单目/双目结合多传感器的方案越来越受青睐,而视觉惯性里程计更是多传感融合方案的佼佼者;其中,最著名的方案当属VINS-Fusion(VINS-Mono的扩展版)。VINS-Fusion是香港科技大学于2019年开源的视觉-惯性SLAM系统,KITTI Visual Odometry 榜单中排名最靠前的开源双目 VO 方案,主要支持:单目+IMU、纯双目...
视觉SLAM由于成本低,单目/双目结合多传感器的方案越来越受青睐,而视觉惯性里程计更是多传感融合方案的佼佼者;其中,最著名的方案当属VINS-Fusion(VINS-Mono的扩展版)。VINS-Fusion是香港科技大学于2019年开源的视觉-惯性SLAM系统,KITTI Visual Odometry 榜单中排名最靠前的开源双目 VO 方案,主要支持:单目+IMU、纯双目...
769 1 13:48 App 第15讲:VINS-Fusion仿真|视觉惯性里程计 889 1 12:57 App 第3讲:配置与控制不同的无人机 6909 1 42:12 App NUC+PX4+Mid360|无人机整体方案分享 1198 7 23:03 App 第2讲:仿真平台基础配置 713 3 12:13 App 第23讲:Move_base二维自主导航规划 1926 3 9:39 App 第1讲...