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…
滑窗中各帧已经有了一个up-to-scale的位姿。也有了以初始估计零偏求的的预积分的值。陀螺仪零偏估计,就是要估计出一个陀螺仪零偏,使得滑窗中各帧间由陀螺仪求得的δqδq与视觉求得的δqδq的误差最小。这是一个典型的最小二乘问题。 $$arg\min_{b_g}\sum_{k\in B}\Vert {q{c_0}_{b_{k+1...
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,如果有足够多的特征匹配及充足的视差,使用5(对)点法(程序中使用的是cv::...
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 ...
我们首先对VINS-Mono的初始化过程做一个简要概述。其基本思想是通过解决一个线性最小二乘法问题来获得速度、重力矢量和尺度,从而使来自Camera的SfM与IMU的预积分结果相一致。 2.基于DNNs的特征点筛选方法 EXPERIMENTAL EVALUATION 1.实验系统平台和实验设置
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...
1. 初始化 LIS 系统初始化前,假设系统静止不动。初始值的设置对 scan-to-map 匹配十分重要,作者通过关键帧至当前时刻 IMU 的位姿积分结果作为匹配的预测值。系统初始化误差后,基于因子图估计 IMU 的bias、系统位姿、速度。 系统初始化完成后,激光匹配的初始值有两个来源:IMU 积分值、VIS 里程计结果,作者优先使...
对于GNSS绝对定位方法,其全局坐标系的原点OG是预先定义的,并保持不变。对于相对定位方法VINS-Mono和INS,其局部坐标系的框架原点OX和OY在其初始化后动态定义,是其后续相对定位的基础。同时,定位结果是对某种定位方法的体心的状态估计。 2.转化关系计算 (1)轨迹对齐:...