一方面是因为IMU数据频率往往高于图像的频率,一般都能达到100~500Hz,而图像往往只有30~60Hz,所以为了获得每个图像帧对应的IMU数据,就需要对两个图像帧之间的IMU数据进行积分,才能实现图像帧和IMU数据的意义配对;另一方面,在图优的框架下,经常需要对历史状态进行更新,如果不使用预积分的话,每当一个状态发生变化时,就需要从头往后,
[基础知识点]IMU以及其预积分的理解 www的测量,那么有测量模型: 可以从第iii时刻的PVQ,通过对IMU的测试值进行积分,得到第jjj时刻的PVQ: 3.IMU预积分3.1 推导 问题:每次qwbtq _{wb_t}qwbt优化更新后,都需要重新进行积分,运算量较大。 解决办法: 通过下面的公式转换,可以将积分模型转为预积分模型: 那么,PV...
一、输入 两个图像帧时刻之间的所有IMU数据二、IMU预积分计算计算两帧之间的[P, V, Q, b_a, b_g]_{15}:中值离散积分大概的计算顺序了解一下, 面试手推就很熟悉了, 公式如下: \begin{aligned} \boldsymbol{\omega} …
rosbagrecord /imu/data-Oimu_xsens.bag 标定IMU# 修改你之前下载标定工具那个东西的src/imu_utils/launch/文件夹下的A3.launch文件中的话题,改成名为/imu/data 运行标定工具 cd你的标定工具的工作空间sourcedevel/setup.bashroslaunch imu_utils A3.launch 然后倍速回放bag包,我的bag包名字直接搜索.bag定位到文...
单目视觉惯性系统(VINS),是由一个相机和一个低成本惯性测量单元(IMU)组成的,这构成了用于测量六自由度状态估计的最小传感器套件。然而,由于缺乏直接距离测量数据,在IMU处理、估计器初始化、外部标定和非线性优化等方面仍然存在重大挑战。本文提出了一种命名为VINS-Mono的算法:该方法是一种具有鲁棒性和通用性的单目视...
VINS-mono 论文解读(IMU预积分+Marg边缘化) 前面,我们已经对接下来的VIO系列主要内容有所介绍(感兴趣的可以关注:视觉与惯性传感器如何融合?),本文是VIO系列的第一节内容:VINS-mono论文解读(IMU预积分+Marg边缘化)。 论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile ...
总的来说,VINS-Mono的原理是通过融合单目视觉和惯性测量单元的数据,利用视觉信息进行相机运动估计,再结合IMU数据进行状态估计和优化,最终实现对相机位置和姿态的实时估计,从而实现导航和定位的功能。这种融合视觉和惯性信息的方法能够克服单一传感器的局限性,提高导航系统的精度和鲁棒性。©...
VINSMono中的IMU预积分主要涉及两个方面：预积分残差模型构建和预积分残差及雅克比计算。1. 预积分残差模型构建 目标：在后端优化中，VINSMono旨在优化关键帧的位置、速度和旋转等参数。 问题：直接使用相邻视觉关键帧数据进行优化会导致每次IMU参数更新后需要重新积分，效率低下。 解决方案：VINSMono选择以...
docker 容器中: 终端1: 打开相机 docker exec -it d38 /bin/bash source ./devel/setup.bash roslaunch astra_camera astra_pro.launch 终端2: 打开 imu docker exec -it d38
VINSMono中IMU预积分残差、雅克比和协方差以及processIMU函数的解读：IMU预积分残差：定义：预积分残差是指通过预积分模型计算得到的PVQ与通过优化得到的PVQ之间的差值。作用：残差用于衡量预积分结果与优化结果之间的一致性，是优化过程中的重要指标。雅克比：定义：雅克比矩阵描述了预积分残差对状态量的敏感...