xk只与IMU项和Marg有关;特征点深度也只与camera和Marg有关; 视觉惯性BA,最小化边缘化的先验信息和IMU、视觉测量残差之和。 BA优化模型分为三部分: 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...
xk只与IMU项和Marg有关;特征点深度也只与camera和Marg有关; 视觉惯性BA,最小化边缘化的先验信息和IMU、视觉测量残差之和。 BA优化模型分为三部分: 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...
最后,应用全局BA来最小化所有特征观测的总重投影误差。由于我们没有关于世界坐标系的任何信息,所以我们将第一个相机帧(\cdot)^{c_0}设置为SfM的参考坐标系。所有帧位姿(\bar{\mathbf{p}}^{c_0}_{c_k},\mathbf{q}^{c_0}_{c_k})和特征位置相对于(\cdot)^{c_0}表示。给定相机和IMU之间的外参(\...
所以初始化要做的事 就是计算出绝对尺度s、陀螺仪偏置bg、加速度偏置ba、重力加速度G和每个IMU时刻的速度v,VINS中重点说明了加速度计偏置值一般都会和重力加速度耦合到一起(也就是被重力加速度给吸收掉),重力加速度的量级要远大于其加速度偏置,而且在初始化时间内加速度计偏置比较小,很难真正的计算得到,因此忽...
与在最先进的嵌入式计算机上可能导致超过50ms的完全紧耦合单目VIO不同,这种纯运动的视觉惯性BA只需大约5ms来计算。 0.4 重定位 尽管滑动窗和边缘化减小了计算复杂度,但是仍旧引进了系统的累计漂移误差。具体来说,就是全局三维位置(xyz)和围绕重力方向的旋转(yaw)。作者采用紧耦合重定位模块与单目VIO进行组合实现漂移...
从公式中可以明显的看出来,BA优化模型被分成了三个部分,分别是Marginalization(边缘化)残差部分(从滑动窗口中去掉的位姿和特征点的约束),IMU残差部分(滑动窗口中相邻帧间的IMU产生)和视觉代价误差函数部分(滑动窗口中特征点在相机下的投影产生),其中鲁棒核函数针对代价函数设定。下面具体介绍着三个部分。
BA优化模型分为三部分: 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速度,Q旋转,两个偏置ba,bw C ...
ba:加速度计的偏差 bw:陀螺仪的偏差 其中na,nw,nba,nbw,都是零均值高斯模型 ba的导数为nba,bw的导数为nbw。 获取这些参数可以通过imu_utils来获得 https://github.com/gaowenliang/imu_utils 重要的是要注意,这里使用的IMU测量误差模型来自不经历运动和恒定温度的传感器。因此,例如,不考虑由温度变化引起的比例因...
IMU预积分/残差雅克比推导、边缘化约束、滑窗BA! 计算机视觉life”,选择“星标” 快速获得最新干货 在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域的技术栈中,定位和建图(SLAM)在其中发挥着不可或缺的作用,目前SLAM算法越来越倾向于多传感器融合方案,而其中理论最为复杂的当属视觉惯性里程计(Visual-Inertial ...
IMU状态包含了世界坐标系中的位置、速度和方向，以及机体坐标系下的加速度计偏置和陀螺仪偏置。利用视觉-惯性BA公式，最小化所有测量残差的先验和马氏范数之和以获得最大后验估计。其中，滑动窗口中的IMU测量残差和视觉测量残差分别通过公式表示，考虑了预积分IMU测量和图像平面上定义的重投影误差。为了限制...