一、IMU预积分的作用 IMU消息我们可以获得 线加速度与角速度:下标t表示在IMU坐标系下,IMU测量到的加速度与角速度会受到噪声na、nw的影响(服从高斯分布); 其中ba、bw为加速度零偏与角速度零偏;并且加速度包含重…
前面说到了processImage这个函数里面,接下来该双目+IMU初始化部分: 2、双目+IMU初始化 首先进行 三角化 + EPnP 计算位姿保存到Rs、Ps /*EPnP获得位姿*/ f_manager.initFramePoseByPnP(frame_count, Ps, Rs, tic, ric); /*三角化*/ f_manager.triangulate(frame_count, Ps, Rs, tic, ric); /* 滑窗...
首先,对imu的时间进行判断,将队列里的imu数据放入到accVector和gyrVector中,完成之后返回true; 在函数getIMUInterval中: getIMUInterval(prevTime, curTime, accVector, gyrVector); IMU数据处理过程: 如果没有初始化,则初始化IMU位姿 计算IMU量测之间的dt(时间) 调用IMU if(USE_IMU) {if(!initFirstPoseFlag) ...
* @param delta_q_imu 前一帧与当前帧IMU预积分得到的旋转 * @param calib_ric_result 在线标定IMU与Camera之间的外参(旋转) */ bool InitialEXRotation::CalibrationExRotation(vector<pair<Vector3d, Vector3d>> corres, Quaterniond delta_q_imu, Matrix3d &calib_ric_result); 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
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是香港科技大学于2019年开源的视觉-惯性SLAM系统,是VINS-Mono的扩展版,主要支持单目+IMU、纯双目、双目+IMU、双目+IMU+GPS等多种传感器融合方案。 以下是VINS-Fusion纯双目参数的部分介绍: - 相机模型:针孔相机模型或鱼眼相机模型。 - 特征提取:基于角点、边缘或区域的特征提取算法。 - 特征匹配:基于特...
VINS-Fusion是VINS-Mono的扩展,它支持多种视觉惯性传感器类型(单摄像机+IMU,立体摄像机+IMU,甚至纯双目摄像机)。 系统特征 支持多种传感器组合(双目相机/单目相机+IMU/双目相机+IMU) 支持在线空间校准(可校准相机和IMU之间的外参) 支持在线时间校准(可校准相机和IMU之间的时间偏移) ...
1)局部传感器:相机、激光雷达、IMU(加速度计和陀螺仪)等。这类传感器不是全局参考的,因此通常需要一个参考坐标系。通常,机器人的首个位姿被设置为原点,以便启动传感器。机器人的位姿估计从起点开始增量式地累积。因此,累积漂移将随着距离起点距离的增加而增大。
void imu_callback(const sensor_msgs::ImuConstPtr &imu_msg) // 把特征点的点云msg输入到estimator void feature_callback(const sensor_msgs::PointCloudConstPtr &feature_msg) // 是否重启estimator,并重新设置参数 void restart_callback(const std_msgs::BoolConstPtr &restart_msg) ...
优化视觉特征提取和匹配算法、改进IMU预积分和状态估计方法,以及引入深度学习技术进行特征点和姿态估计等。只有通过不断的技术创新和算法优化,才能有效应对Vinsfusion初始化失败的挑战。 二、加速度激励参数优化 1. 加速度激励参数的重要性 在Vinsfusion技术中,加速度激励参数是影响系统稳定性和精度的关键因素之一。通过...