VINS-Fusion 是 VINS-Mono 的扩展，支持多种视觉惯性传感器类型（单目摄像机+ IMU，双目摄像机+ IMU，...
VINS-Fusion 当前是 KITTI Visual Odometry 榜单中排名最靠前的开源双目 VO 方案,除了单双目,其还提供 IMU, GPS 等多传感器数据的融合,让位姿估计得更加精准。相信在越来越智能化的未来,其在无人机、无人驾驶、AR/VR、物流仓储等领域都能起到自定位的技术指引、筑好智能化的基石。 看到结尾了,难道不要点个赞...
双目+IMU、双目+IMU+GPS，是一个可以用于室外场景中无人车辆/机器人自主定位的优秀方案，以下是官方测试...
VINS-Fusion是基于优化的多传感器状态估计器,可为自主应用(无人机,汽车和AR/VR)实现准确的自定位。 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...
这个部分已完成,大概情况是用pangolin把 VINS 运行时的特征点统计、IMU实时观测、P/Q/V/Ba/Bg/Velocity等状态量、以及优化误差等信息plot出来,便于我们实时看到 VINS 运行状态。pangolin大家都很熟悉了,是一个slam常用可视化库。您可以前往github仓库的readme看见 pangolin 窗口的样子。
5.imu在vins里的理解:https://blog.csdn.net/huanghaihui_123/article/details/877130836.vio中processThread线程:https://blog.csdn.net/huanghaihui_123/article/details/879746707.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...
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...
为了实现局部精确且全局无漂移的状态估计,通常将具有互补性质的多传感器融合到一起。局部传感器(相机、IMU、激光雷达等)在小区域内提供了精确的位姿,而全局传感器(GPS、磁力计、气压计等)在大尺度环境中提供了有噪声但是全局无漂移的定位。在本文中,我们提出一种传感器融合框架将局部状态与全局传感器融合,这实现了局部...
因此改用/typhoon_h480_0/mavros/imu/data中的数据获取imu信息: 在indoor1里进行typhoon_h480_stereo的VINS-Fusion实验,发现静止情况下可定位正确,正常起飞,但起飞后无人机不受控制的乱飞,轨迹严重漂移,具体情况如下: 在outdoor1中对typhoon_h480_stereo进行相同的实验,在静止情况下都无法正常视觉定位导致无人机...
作者丨卢涛@知乎编辑丨3D视觉工坊本文基于VINS-Fusion解释VIO系统的初始化,包括在线标定IMU-Camera的外参旋转,IMU角速度偏置,重力方向,单目尺度。单目初始化相比于双目,多一个构建SFM问题优化位姿、3D点的过程。如有错误,请您指正。一、IMU与Camera外参旋转标定只估计旋转 ,没有估计平移 ,平移通常可以指定,并且平移量...