参数 四、结语 本系列将主要介绍VIO(视觉惯性里程计)的主要应用,带你从头开始研读VIO中的代表作——VINS-Mono的论文和代码。我相信经过一系列文章的学习之后,我们将 ROS中的package.xml的使用 文章目录 package.xml作用 package.xml写法(来自VINS-mono中vins_estimator) package.xml作用 p
1.白话 这一章开始进入后端部分,将分为多个子章节。因为工作主要做的也是后端部分,将记录得比较细致。主要包含1)基于滑窗的非线性优化过程框架及理论推导。 2)imu预积分包括误差动力学传播方程,协方差更新等。 …
目录 收起 1、前言 2、整体流程 3、代码框架 4、参考文献 1、前言 VINS-MONO作为一种基于图优化的紧耦合VIO方法,其整体的精度和鲁棒性都是比较好的,后续也有很多基于VINS-MONO的工作,比如VINS-fusion,G-VINS,VINS on Wheel等等,因此这里对VINS-MONO中的几个重要的部分进行记录和梳理讲解,希望能对后来者能...
Tixiao Shan最新力作LVI-SAM(LIO-SAM+Vins-Mono),视觉-激光-惯导的紧耦合SLAM框架,手持建图全过程。后面有代码配置教程和代码分析请关注https://blog.csdn.net/weixin_36773706?spm=1010.2135.3001.5421和https://www.zhihu.com/people/qiu-jin-shi-77, 视频播放量 7162、
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。然后在下一帧过来时,对这些特征点用光流法进行跟踪,在下一帧上...
(3)声明当前节点订阅的话题,并定义对应的回调函数,每收到一条话题数据,ROS调用一次回调函数.vins前端部分回调函数img_callback ros::Subscriber sub_img = n.subscribe(IMAGE_TOPIC,100, img_callback); (4)声明当前节点发布的话题.发布PointCloud,tracked_img,restart_flag pub_img = n.advertise<sensor_msgs:...
LVI-SAM是Tixiao Shan的最新力作,Tixiao Shan是Lego-loam(基于激光雷达里程计的SLAM框架)和Lio-sam(基于惯性-雷达紧耦合的SLAM框架)的作者,LVI-SAM是Tixiao Shan最新开源的基于视觉-激光-惯导里程计SLAM框架,作为结合Lio-sam和Vins-Mono的视觉-激光-惯导融合的SLAM框架,很值得学习一波。