vins-mono采用了一个松耦合传感器融合方法来获得真值,通过将只基于视觉的sfm结果与米制IMU预积分对齐,可以粗略地估计尺度,重力,速度和甚至偏置。在本文中,初始化阶段忽略加速度偏置项,加速度偏置与重力耦合,由于相对于重力的幅度来说,加速度偏置是个很小的数了,很难观察到。 A、估计旋转外参数(具体算法在InitialEX...
VINS-MONO 初始化详解 LZ紫色大智 VINS_mono理解之单目初始化 Vins初始化主要分成四个部分。 第一个部分是确定 IMU和相机的相对旋转矩阵(没考虑任何 bias)。第二个部分是确定初始化过程陀螺仪的 bias。第三个 过程是估计尺度因子,速度以及相对于第一… 停云 白话VINS-Mono之初始化(三) 栗子发表于白话VIN... ...
vins-mono初始化 文心快码BaiduComate VINS-Mono(Visual-Inertial System)是一种基于视觉和惯性传感器的里程计系统,它结合了单目相机和IMU(惯性测量单元)数据来实现高精度的定位与建图。以下是对VINS-Mono初始化的详细步骤: 1. 环境准备 首先,确保你的开发环境已经安装了必要的依赖项,包括: ROS(机器人操作系统) ...
VINS-MONO初始化 视觉和IMU的对齐 1. 求陀螺仪的零偏bgbg 视觉计算出了帧间的旋转,IMU也计算出了帧间的旋转,这两者之间并不太一致,那么谁是对的呢?这里采用视觉计算出的值,认为IMU由于零偏的不准确导致计算的旋转不准确。通过调整零偏,使得目前所有帧的帧间旋转都尽量的靠近视觉计算的值。同时,这里还假设了零偏...
初始化函数initialStructure函数由两部分组成: 纯视觉SFM估计滑动窗内帧位姿和路标点深度 视觉惯性联合校准 1|0纯视觉SFM估计滑动窗内帧位姿和路标点深度 流程: 最后一帧与滑动窗之间寻找一帧,若这一帧跟踪的点数大于30个且视差超过20个,5点法计算基础矩阵恢复R,t ...
本文深入解析了VINS-MONO的初始化过程，主要聚焦视觉与IMU之间的关联对齐。首先，当相机坐标系与世界坐标系相关联时，通过外参数方程[公式]来构建关系。视觉和IMU对齐的关键在于估计相邻帧之间的旋转，可通过视觉测量[公式]和IMU旋转积分[公式]来得到两条路径，构建等式求解外参数。具体来说，利用旋转的两...
首先初始化设置节点vins_estimator,同时读取参数和设置相应的参数,为节点发布相应的话题,为节点订阅三个话题,分别用来接收和保存IMU数据、图像特征数据和原始图像数据,分别是在三个回调函数中imu_callback、feature_callback和raw_image_callback,每当订阅的节点由数据送过来就会进入到相应的回调函数中。
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...
目录 滑动窗口内的纯视觉SfM 视觉惯性对齐 小结 单目紧耦合的VIO是一个非线性系统,需要有一个精确的初始值。VINS-Mono的初始化采用松耦合的方式将纯视觉SfM和IMU预积分对齐,获得状态估计器的初始值。该部分对应源代码的bool Estimator::initialStructure()函数。 滑动窗口内的纯视觉SfM 为了维持有限的计算复杂度,VINS...
2. 系统初始化 2.1 Vision-Only SfM in Sliding Window 初始化开始于基于视觉的SfM,以此来估计相机位姿及特征点位置,为了限制计算量,这里仅使用一定数量的帧进行,即所谓的Sliding Window。首先,检查最新帧和以前的帧(程序中先从第一帧开始找,因为与最新帧里的更远,视差更大)之间的特征对应关系,如果有足够多的特...