总的来说,VINS-Mono的原理是通过融合单目视觉和惯性测量单元的数据,利用视觉信息进行相机运动估计,再结合IMU数据进行状态估计和优化,最终实现对相机位置和姿态的实时估计,从而实现导航和定位的功能。这种融合视觉和惯性信息的方法能够克服单一传感器的局限性,提高导航系统的精度和鲁棒性。©...
1.检查两帧的视差判断是否为关键帧f_manager.addFeatureCheckParallax()在VINS-Mono 代码详细解读——feature_manager.cpp中已经解释 2.IMU预积分IntegrationBase在VINS-Mono 代码详细解读——IMU离散中值预积分 中解释 3.在线标定外参CalibrationExRotation在VINS-Mono 代码详细解读——基础储备:在线Cam到IMU的外参标定 I...
以提出的VINS系统对比了OKVIS,一个双目视觉惯导系统 可以看到即便VINS是单目系统,但总体性能优于双目的OKVIS; 同时即便初始化阶段忽略了加速度计偏置的估计,但相应偏差项都能够收敛于真值。 ## B. Real World Experiment ### 1) Indoor Closed-Loop Control ### 2) Outdoor Environments...
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...
//jacobian:雅可比矩阵,初始化为单位矩阵,15 x 15//covariance:协方差矩阵,初始化为零矩阵,15 x 15//delta_p:对应于预积分量α,初始化为0向量,3 x 1//delta_q:对应于预积分量γ,初始化为单位四元数, ,3 x 1//delta_v:对应于预积分量β,初始化为零向量,3 x 1 ...
VINS-Mono 代码解析六、边缘化(2)理论和代码详解 1. 边缘化理论边缘化相关的理论主要是参考高博和贺博的课程以及三篇参考文献: 《The Humble Gaussian Distribution》 《Exactly Sparse Extended Information Filters for Feature-Based SLAM》 《Consistency Analysis for Sliding-Window Visual Odometry》 1.1 为什么要...
【直播回放】VINSMono+Fusion 论文详解 更多内容请进SLAM/3D视觉知识星球学习! 课程官网:cvlife.net
//jacobian:雅可比矩阵,初始化为单位矩阵,15 x 15//covariance:协方差矩阵,初始化为零矩阵,15 x 15//delta_p:对应于预积分量α,初始化为0向量,3 x 1//delta_q:对应于预积分量γ,初始化为单位四元数, ,3 x 1//delta_v:对应于预积分量β,初始化为零向量,3 x 1 ...
本文旨在对我前一阶段学习vins-mono开源框架的总结。这部分主要关注的是VINS-MONO初始化部分,希望与想要了解VINS-MONO的人一起探讨。如果希望了解VINS-MONO预积分部分,则请参考我的另一篇文章: LZ紫色大智:视觉惯性里程计的IMU预积分模型182 赞同 · 14 评论文章 ...