Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,用紧耦合的方法,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。VINS的功能模块可包括五个部分:数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测及闭环优化。代码中主要开启了四个线程,分别是:前端图像跟踪、后端非线性优化(其中初始化和IMU预积分在这个线程中)、闭环检测、闭环优化。1...
本讲是VINS最核心部分了,前面经历了 1) 视觉跟踪feature_tracker、IMU预积分integrationBase类;2) 初始化中SFM纯视觉估计滑动窗中所有帧的位姿和3D路标点深度、SFM与IMU预积分松耦合对齐求解初始化参数。在完…
VINSMono紧耦合非线性优化理论详细解读：1. 紧耦合非线性优化概述： 核心：将视觉约束、IMU约束、闭环约束整合在一个大目标函数中，实现滑动窗口内所有帧的PVQ、bias等参数的非线性优化。 过程：包括残差函数构建、视觉约束、IMU约束及基于舒尔补的边缘化操作。 工具：使用Google开源的Ceres solver进行求解。
激光SLAM从理论到实践学习——第六节(基于图优化的激光SLAM方法) 基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based栅格地图) 之前说的都是基于滤波器的,典型的就是gmapping算法 在估计的时候只是估计当前的位置xt,那么一旦x0:t-1中间出现错误的话,那么估计xt出错的可能性就会越来越大。 基于滤波器的算法每次估计的是xt,...
上面理论搞清楚了其实只是第一步,由于VINS-mono优化的变量较多,VINS-mono的边缘化操作实际上要复杂很多,VINS-mono的边缘化相关代码在estimator.cpp的Estimator类的optimization()函数中,该函数先会先进行后端非线性优化然后紧接着就是边缘化操作,下面就针对这个函数中的边缘化相关代码进行剖析。
将VINS-Mono的旋转误差及旋转误差对应的jacobian 修改为SO(3)表达形式 minxuan VINS_MONO系列:(二)IMU预积分详细推导 Derek Lee 单细胞转录组分析三大 R 包之 monocle2(上) 三羧酸循环 Mono中的BOEHM GC 原理学习(1) 现在工作主要是游戏方面,游戏开发就必然绕不开游戏引擎,自己使用的是Unity的引擎,Unity引擎使...
【SLAM】VINS-MONO解析——初始化(理论部分) 6.初始化第一个问题,为什么要初始化?对于单目系统而言, (1)视觉系统只能获得二维信息,损失了一维信息(深度),所以需要动一下,也就是三角化才能重新获得损失的深度信息; (2)但是,这个三角化恢复的深度信息,是个“伪深度”,它的尺度是随机的,不是真实的,所以就需要...
【SLAM】VINS-MONO解析——后端优化(理论部分) 7.后端非线性优化 7.1 理论基础 7.1.1 bayes模型,因子图和最小二乘这一部分主要是对董靖博士在公开课《因子图的理论基础》上的回忆和总结。(1)bayes模型假设有黄色是机器人在不同时刻的位姿,蓝色是机器人观测到的路标点,红色是机器人对路标点的观测,绿色是机器人...
这种操作在保证精度的同时，通过舒尔补技术实现先验的构建与优化问题的更新，从而在保持系统稀疏性的同时，有效管理计算复杂度。通过本文的深入解读，VINS-Mono紧耦合非线性优化的过程、关键步骤及其优化策略得以清晰展示，为实现高效、精确的视觉惯性优化系统提供了理论基础与实践指导。
VINS-MONO翻译以及理论推导系列(三):VI紧耦合单目VIO、VII重定位,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。