一、回环检测数据流 1.1 回环检测模块 1.2 回环检测中两种坐标的概念 VIO位姿:滑窗优化输出的位姿 最终位姿:经过回环优化调整后的位姿 回环检测结果不会之间作用于VIO前端 1.3 代码 注册publisherros::init(argc,argv,"pose_graph");ros::NodeHandlen("~"… ...
vins的重定位模块主要包含回环检测,回环候选帧之间的特征匹配,紧耦合重定位三个部分。 上图展示了重定位步骤。 1中VIO启动时刻只进行位姿估计(蓝色部分),过去状态一直被记录(绿色部分)。 2中如果最新帧中回环被检测到,呈现红色虚线连接,表示启动重定位3。 4中...
这里的回环检测,是每3个关键帧检测一帧,相当于是跳两帧。这跟回环检测的速度,和实际关键帧生成的速度,对比有关。因为回环检测的速度总是慢于关键帧生成的速度,所以为了保持回环检测的关键帧不落后于时间,只能跳帧检测。ORBSLAM里面也是这样,但ORBSLAM里面的回环检测判断标准是,一段时间内的关键帧都能匹配上回环,所...
在回环检测之后,执行7自由度(位置、姿态和尺度)的位姿图优化。 概述 所提出的单目视觉-惯性状态估计器的结构如图2所示。 系统从测量数据预处理开始,提取和跟踪特征,并且预积分两个连续帧间的IMU测量。初始化过程提供了所有必要的值,包括位姿、速度、重力向量、陀螺仪偏置和三维特征位置,用于初始化之后基于非线性优化...
(3)紧耦合重定位。 重定位过程有效地将当前由单目VIO模块维护的滑动窗口与过去的姿态图对齐(品一品这个对齐的意思)。在这一步重定位中会使用所有IMU测量值、局部视觉测量值(也就是窗口内的视觉测量值)以及从回环检测中检索到的特征来联合优化话滑动窗口。
当检测到回环时，我们使用4自由度位姿图优化来消除x、y、z和偏航漂移。在行走大约264m之后，我们返回到...
vins的重定位模块主要包含回环检测,回环候选帧之间的特征匹配,紧耦合重定位三个部分。 上图展示了重定位步骤。 1中VIO启动时刻只进行位姿估计(蓝色部分),过去状态一直被记录(绿色部分)。 2中如果最新帧中回环被检测到,呈现红色虚线连接,表示启动重定位3。
(3)紧耦合重定位。重定位过程有效地将当前由单目VIO模块维护的滑动窗口与过去的姿态图对齐(品一品这个对齐的意思)。在这一步重定位中会使用所有IMU测量值、局部视觉测量值(也就是窗口内的视觉测量值)以及从回环检测中检索到的特征来联合优化话滑动窗口。
2.关闭了回环检测和重定位功能的VINS-Mono表现大打折扣,和OKVIS一样在四自由度(三自由度平移和yaw角)上有漂移,但是打开回环检测后效果提升就很显著了。 3.移植到IOS移动端的程序与商用的Google tango比起来丝毫不落下风,尤其是在全局的误差消除上,甚至比tango还要好,这得益于4自由度的全局位姿图优化。
vins的重定位模块主要包含回环检测,回环候选帧之间的特征匹配,紧耦合重定位三个部分。 上图展示了重定位步骤。 1中VIO启动时刻只进行位姿估计(蓝色部分),过去状态一直被记录(绿色部分)。 2中如果最新帧中回环被检测到,呈现红色虚线连接,表示启动重定位3。