然后再在匹配上的特征点之外的区域,用cv::goodFeaturesToTrack搜索最强的新的特征点,把特征点数量补上150个。 最后,把剩下的这些特征点,把图像点投影回深度归一化平面上,再畸变校正,再投影到球面上,再延伸到深度归一化平面上,得到校正后的位置。把校正后的位置发送出去。 特征点跟踪和匹配,就是前一帧到这一帧的...
首先是判断当前特征点出现的次数是够大于两次,并且首次观测到当前特征点的图像帧是否在次最新帧之前。如果当前特征点的逆深度大于零(初始化为-1)时,则表示当前特征点已经三角化过,则跳过。 计算首次观测到当前特征点的变换矩阵R0,t0R_0,t_0R0,t0,表示第i帧相对于世界坐标系的变换矩阵。 遍历其他观测到...
1、前端流程概述 VINS-Mono的前端整个封装成了一个ROS节点其订阅的topic是: 相机或者数据集发来的图片 其发布topic是: 由pub_img发布的"feature",发布的是当前帧的特征点,特征点分装成了sensor_msgs::PointCloudPtr类型,里
这里有一个问题,就是旋转和平移都会产生视差(不只是平移哦),当出现纯旋转的时候特征点无法被三角化,无法计算出旋转值,也就无法计算跟踪点间的平均视差,为了解决这一问题,采用短时的陀螺仪观测值来补偿旋转,从而计算出视差,这一过程只应用到平均视差的计算,不会影响真实的旋转结果。 具体代码实现:主要负责图像角点...
vins_mono的前端采用角点+光流跟踪的方式实现,即首先对上一帧的特征点在当前帧进行光流跟踪,并维护一定数量的特征点(不一定跟踪上,此时提取新的角点)。 两种视觉里程计:特征点法和直接法 特征点法---最小化重投影误差, 直接法---最小化光度误差 LK光流...
Feature tracker 特征跟踪 这部分代码在feature_tracker包下面,主要是接收图像topic, 使用KLT光流算法跟踪特征点,同时保持每一帧图像有最少的(100-300)个特征点。 根据配置文件中的freq,确定每隔多久的时候, 把检测到的特征点打包成/feature_tracker/featuretopic 发出去, ...
1、Marg边缘化残差部分(滑动窗口中去掉位姿和特征点约束) 2、IMU残差部分(滑动窗口中相邻帧间的IMU产生) 3、视觉代价误差函数部分(滑动窗口中特征点在相机下视觉重投影残差) B IMU残差 残差:状态量传播预测与IMU预积分的残差 优化变量:IMU时刻下的p位置,v速...
这个是特征点的一个估计 这个是建图的结果,看起来效果还是可以的 这个是在室外的一个导航结果 绘制出来的线路的周长是642M,高度的范围自己看,以及最高的速度是8.9 这个硬件的使用是A3的飞控+一个普通的摄像头 这个是室外的在一个AR图像建立的情况下一个环绕建图的结果 ...
第一个式子是滑动窗口内所有状态量,n是帧数,m是滑动窗口内特征点总数。特征点逆深度为了满足高斯系统。 第二个式子xk是在第k帧图像捕获到的IMU状态,包括位置,速度,旋转(PVQ)和加速度偏置,陀螺仪偏置。 第三个式子是相机外参。 xk只与IMU项和Marg有关;特征点深度也只与camera和Marg有关; ...
模型的状态量是滑动窗口中的状态量: 第一个式子是滑动窗口内整个状态向量,其中n是帧数,m是滑动窗口中的特征点总数,维度是15*n+6+m,第二个式子xk是在第k帧图像捕获到的IMU状态,包括位姿,速度,旋转,加速度计和陀螺仪偏置,第三个式子是相机外参(从相机坐标系下转到IMU的外参数) 前面IMU及视觉测量的已经推出来...