最近一篇文章决定梳理下基本的一些理论,开始长征 vins后端的优化量包括滑动窗口内的 n+1 个关键帧时刻 IMU 坐标系 的位置、速度、姿态(旋转)、加速度计偏置、陀螺仪偏置,Camera 到 IMU 的外参, m+1 个 3D 路…
我理解此处作者就去除了预积分中的噪声 见void Estimator::processIMU() Datong BAO:VINS-MONO理解与改进(二)9 赞同 · 0 评论文章 @bc952198编辑于 2020-10-19 23:20 内容所属专栏 VINS-MONO理解与改进 订阅专栏 同时定位和地图构建(SLAM) 自动驾驶 视觉SLAM十四讲(书籍) ...
【基于改进Vins-Mono的INS/视觉组合定位方法研究】针对现有Vins-Mono算法在惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)与视觉组合定位中存在图像特征点提取分布不均匀、特征点匹配准确率低和系统定位精度不高的问题,提出一种改进的Vins-Mono算法。首先,采用四叉树算法划分图像特征点疏密不同的区域,在各个区域内同时进...
摘要 面向果园运输车果品采收自主运输作业场景,提出了一种基于VINS-MONO和改进YOLO v4-Tiny的果园自主寻筐方法。首先基于VINS-MONO视觉惯性里程计算法,进行果园运输车位置姿态的实时估计。然后基于改进YOL...展开更多 A method for orchard autonomous basket searching based on VINS-MONO and improved YOLO v4-Tiny ...
共有函数如下: estimator.cpp是核心函数,串起了前端后端,并且体现了VINS的许多核心思想 具体函数代码解读&备注 1、void Estimator::problemSolve() 用途:marg掉老帧后对图优化模型进行梳理 变量明确: 状态向量包括滑动窗口内的所有相机状态(位置P、旋转Q、速度V、加速度偏置ba、陀螺仪偏置bw)、相机到IMU的外参、所...
首先在上次的文章中提到 Datong BAO:VINS-MONO理解与改进(七)7 赞同 · 8 评论文章 作者使用的是一种欧拉-中值积分,预积分项使用该积分如下: 实际上作者在误差传递上也是使用了欧拉-中值积分: 该式子也很好理解,即i+1时刻的误差等于上一时刻的误差加上中间时刻的误差导数乘以\delta t,在求解该式子时,误差的状...
feature_tracker.cpp主要服务于前端,主要对外提供的接口在于readimage(),在pubimage中被调用,主要的运算结果通过下面几行代码对数据进行更新。功能在于提取特征点并对其进行整理。 图二 主要的运算结果 具体函数代码解读&备注 bool inBorder(constcv::Point2f&pt) ...
estimator.cpp是核心函数,串起了前端后端,并且体现了VINS的许多核心思想 具体函数代码解读&备注 1、void Estimator::setParameter() 用途:为求解器设置相机和imu之间的外参 主要思路:将parameter.cpp中的参数引入Estimator类中 voidEstimator::setParameter()//设置相机和imu之间的外参{for(inti=0;i<NUM_OF_CAM;i++...
先罗列下优化变量: 优化的目标函数: 视觉残差这块定义为: 其中b1、b2是以相机光心为中心的一个单位球上一个正切平面的一对正交基,Plcj为路标点l在i帧的观测通过i、j两帧之间的位姿关系转变得来,P¯lcj为j帧本身对l的观测,公式本身有些难以理解,我根据作者的代码整理公式如下: ...
参考: VINS-MONO边缘化策略_Asgard-CSDN博客blog.csdn.net/weixin_41394379/article/details/89975386 我们都知道对于vins的代价函数: 不论使用高斯牛顿的 方法还是其他的最小二乘求解法,核心在于得到公式: (Λp+Λimu+Λc)x=bp+bimu+bc 其中Λ为代价函数中每一项对应的hessian矩阵,把先验项单独拎出来有: ...