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...
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(\...
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...
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...
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 ...
紧耦合单目VIO模块采用滑动窗口和视觉惯性BA实现初步优化，引入Huber核函数和测量残差先验信息，通过误差函数最小化求得最大后验估计。边缘化策略维护计算规模，仅优化部分IMU状态的姿态和速度，实现轻量级的VI-BA优化。故障检测和复原策略确保鲁棒性。重定位模块通过回环检测、特征检索和紧耦合重定位消除滑动...
在SLAM中,一般概率模型都是建模成高斯分布,如相机的位姿都是一个高斯分布,轨迹和特征点形成了一个多元高斯分布p(x1,x2,x3,pt1…),然后图优化或者BA就从一个概率问题变成一个最小二乘问题。因此,从这个多元高斯分布中去掉一个变量的正确做法是把他从这个多元高斯分布中marginalize out....
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...
我们对纯运动的捆机调整BA确实使用了所有的视觉和惯性测量。这导致比单帧PnP方法更加平稳的状态估计。提出的策略如图8所示。与完全紧耦合单目VIO相比,其可能会造成在最新的嵌入式计算机中超过50毫秒的计算时间,纯运动的视觉-惯性捆机调整BA只消耗了5毫秒去进行计算。这使得低延迟的相机频率的姿态估计变为可能,特别有...
我们使用视觉-惯性BA公式。我们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: (14)minX{‖rp−HpX‖2+∑k∈B‖rB(z^bk+1bk,X)‖Pbk+1bk2+∑(l,j)∈Cρ(‖rC(z^lcj,X)‖Plcj2)}其中,Huber范数定义为: \rho(s) = \begin{cases} s \quad \quad \quad \quad s \leq 1 \...