工作Multi-sensor fusion for robust autonomous flight in indoor and outdoor environments with a rotorcraft MAV中提出一种无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,它将视觉、激光雷达和GPS测量融合到一起。UKF是EKF的一种扩展,其没有解析的雅可比。基于滤波的方法对时间同步非常敏感。任何迟来的测量都会造成麻烦,因为状态无法在...
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所提出的系统。在第一个实验中,我们在公开数据集上将所提出算法与另一个先进的算法比较。然后,我们在大尺度室外环境中测试本文系统,并且生成数值分析以详细地展示本文系统的精度。 A.数据集 我们使用EuRoC MAV视觉-惯性数据集来评估本文系统。该数据集在微型飞行器...
工作A robust and modular multi-sensor fusion approach applied to mav navigation提出一种基于EKF的算法,将视觉测量与惯性和GPS测量相融合,以获得无漂移的估计。工作Multi-sensor fusion for robust autonomous flight in indoor and outdoor environments with a rotorcraft MAV使用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法来融合视觉...
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Vins-Mono / Vins-Fusion usage #259 opened Sep 26, 2024 by aimiliosnrobotics 1 Why the copter moving away from the original postion? #258 opened Sep 22, 2024 by lida2003 run own data #255 opened Sep 19, 2024 by SureleG 1 How to check precision of the VINS-Fusion? #253 ...
系统采用分层优化的双线程结构——前端基于改进的VINS-Mono实现高频位姿预估(200Hz), 【学习资源代找】 后端通过因子图优化融合激光点云特征与IMU预积分量。创新性地引【 wwit1024】 入动态物体概率模型,可实时识别并剔除移动障碍物干扰数据,使某仓储机器人定位精度在复杂场景下提升至±2cm。
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法 是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。 1.特征点跟踪 首先用cv::goodFeaturesToTrack在第一帧图像上面找最强的150个特征点,非极大值抑制半径为30。新的特征点都有自己的新的对应的id。然后在下一帧过... V
总结:VINS-FUSION双目+IMU初始化都作了那些事情呢?为什么需要作这些事情? step1:首先我们使用三角化 + EPnP 不断计算出了滑窗每一帧的位姿(是视觉计算的,没有用IMU); step2:然后我们利用视觉部分求出了位姿来求解出了初始的陀螺仪零偏; step3:最终送入ceres优化; ...
想用这款Realsense D435i 去跑vins-fusion,在安装driver过程中遇到的一些问题,简单记录一下: 首先网上的关于这方面的帖子特别多,建议还是跟着官方github安装,因为是最新的,有一些问题可能已经解决了。 要顺…
GitHub链接:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion 摘要 精确状态估计是自主机器人的基础问题。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...