论文开源地址:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono。 二、整体框架 VINS的整体结构框图如上所示。整体流程和各个模块的作用可以理解概括为: 第一步是系统框图上方中间的Sect.4,这一模块中进行了相机和IMU测量数据的处理,包括相机图像的特征提取和追踪,两帧图像时刻之间IMU数据的预积分以及选取关键帧。可以看到图中注明了...
一个相机和一个低成本的惯性测量单元(IMU)构成了单目视觉-惯性系统(VINS),这是用于度量六自由度(DOF)状态估计的最小传感器套件(尺寸、重量和功率方面)。在本文中,我们提出了VINS-Mono:一个鲁棒且多功能的单目视觉-惯性状态估计器。本文方法从估计器初始化的鲁棒过程开始。一种紧耦合、基于非线性优化的方法被用于通...
VINSMono论文精读的核心内容如下：数据集对比：与OKVIS的比较：VINSMono在数据集上与OKVIS进行了对比，OKVIS是一种先进的视觉惯性优化算法。优势展示：实验结果表明，在长距离运行中，具有回环功能的VINSMono优于其他单目系统，回环模型有效地减少了平移和偏航漂移。性能验证：在EuRoC数据集的不同序列中，VINSM...
初始化的作用是不言而喻的,直接影响整个紧耦合系统的鲁棒性以及定位精度,并且初始化一般都需要一个比较漫长的时间,VINS大概需要十秒左右,ORB_SLAM2结合IMU的时间设定在15秒完成初始化 。 纯视觉初始化首先构建一个滑动窗口,包含一组数据帧。论文中提及使用的是对极几何模型的5点法求解单目相机的相对变换,包括相对旋...
VINS-Mono论文翻译 本文是对VINS-Mono:A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator这一论文的翻译。 论文来源为IEEE:https://ieeexplore.ieee.org/document/8421746 论文:VINS-Mono:一种鲁棒且通用的单目视觉惯性状态估计器 译者注:本文全篇依照译者理解翻译,并且略去了原文的IX一章(该章主要...
VINSMono论文精读的核心内容如下：系统概述：VINSMono是一种鲁棒且多功能的单目视觉惯性状态估计器。它融合了低成本惯性测量单元与单目相机，用于测量六自由度状态估计。应用领域：适用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域。关键技术：初始化过程：从鲁棒初始化开始，通过松耦合方式将IMU预积分与...
,本文是VIO系列的第一节内容:VINS-mono论文解读(IMU预积分+Marg边缘化)。 论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》地址:/pdf/1708.03852.pdf 系列第一节主要目录如下图所示,本文主要介绍总体框架部分。 接下来,我们将对总体框架部分详细介绍。 0. VINS论文总体框架 从...
为了解决这些问题,我们提出了 VINS-Mono,这是一种稳健且通用的单目视觉-惯性状态估计器。我们的解决方案从实时初始化估计器开始。相同的初始化模块也用于故障恢复。 我们解决方案的核心是 基于紧耦合滑动窗口非线性优化的稳健单目视觉-惯性里程计(VIO)。 单目VIO模块不仅提供了精确的局部pose、速度和方向估计,还在线...
VINS-Mono系统被应用于两个实际应用，为无人机空中机器人提供位置反馈，控制其跟随预定义轨迹，同时将其移植至iOS移动设备上。A. 数据集对比 在数据集对比中，VINS-Mono与OKVIS进行了比较。OKVIS是一种先进的视觉惯性优化（VIO）算法，支持单目和双目相机。本文算法在细节上与OKVIS不同，主要体现在鲁棒...
1、经典论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》带读 2、论文中疑难问题分析及工程化建议 3、技术交流及答疑解惑2021一起学习 无人机 机器人 视觉惯性里程计 香港科技大学 VIO 自动驾驶 SLAM VINS计算机视觉life 发消息 ...