2、外参初始化 if(ESTIMATE_EXTRINSIC == 2)//没有任何外参的先验初值 { ROS_INFO("calibrating extrinsic param, rotation movement is needed"); if (frame_count != 0) { // 这里标定imu和相机的旋转外参的初值 // 因为预积分是相邻帧的约束,因为这里得到的图像关联也是相邻的 vector<pair<Vector3d, Ve...
vins-mono采用了一个松耦合传感器融合方法来获得真值,通过将只基于视觉的sfm结果与米制IMU预积分对齐,可以粗略地估计尺度,重力,速度和甚至偏置。在本文中,初始化阶段忽略加速度偏置项,加速度偏置与重力耦合,由于相对于重力的幅度来说,加速度偏置是个很小的数了,很难观察到。 A、估计旋转外参数(具体算法在InitialEX...
函数:processIMU processIMU中IMU处理没有所谓的初始化,这点不同于processImage。 每一帧IMU的数据进来都会做这一步处理。 传入参数的时候包含了dt这个变量,所以内部进行积分的时候使用了中值积分的方式,或者说这个函数拿到的IMU数值是积分之前的,不能够直接拿来用。 1|0作用 包含预积分也在里,这个留到下一个博客...
作者定义的名称就叫IMU initialization,即IMU初始化),为什么定义这样一个名词,我觉得有两个意义,第一在进行陀螺仪偏置初始化的时候要同时使用到IMU测量的旋转和视觉测量的旋转,也就是要联合视觉和惯性的数据。
视觉惯性联合初始化在第V点的B部分,这里作者给定义的名字叫Visual-Inertia Alignment,即视觉惯性联合初始化(而在ORBSLAM2+IMU的论文里,作者定义的名称就叫IMU initialization,即IMU初始化),为什么定义这样一个名词,我觉得有两个意义,第一在进行陀螺仪偏置初始化的时候要同时使用到IMU测量的旋转和视觉测量的旋转,也就...
IMU传感器: 1)两帧k和k+1之间进行位置、速度、姿态(PVQ)预测;2)避免每次姿态优化调整后重复IMU传播,采用预积分算法,计算预积分误差的雅克比矩阵和协方差项。 0.2 初始化 采用松耦合的传感器融合方法得到初始值。首先用SFM进行纯视觉估计滑动窗内所有帧的位姿...
本文深入解析了VINS-MONO的初始化过程，主要聚焦视觉与IMU之间的关联对齐。首先，当相机坐标系与世界坐标系相关联时，通过外参数方程[公式]来构建关系。视觉和IMU对齐的关键在于估计相邻帧之间的旋转，可通过视觉测量[公式]和IMU旋转积分[公式]来得到两条路径，构建等式求解外参数。具体来说，利用旋转的两...
通过视觉惯性对齐,相机坐标系到世界坐标系(东北天坐标系)之间的关系就已知了,从而可以将相机坐标系中的轨迹(pose)对齐到世界坐标系,并且可以根据IMU的预积分值获得单目视觉不可观的尺度信息。因此可以这样理解,在初始化部分IMU的作用包括:对齐世界坐标系、获得尺度信息。
我们首先对VINS-Mono的初始化过程做一个简要概述。其基本思想是通过解决一个线性最小二乘法问题来获得速度、重力矢量和尺度,从而使来自Camera的SfM与IMU的预积分结果相一致。 2.基于DNNs的特征点筛选方法 EXPERIMENTAL EVALUATION 1.实验系统平台和实验设置
IMU传感器: 1)两帧k和k+1之间进行位置、速度、 姿态 (PVQ)预测;2)避免每次姿态优化调整后重复IMU传播,采用 预积分 算法, 计算预积分误差的雅克比矩阵和协方差项 。 0.2初始化 采用松耦合的传感器融合方法得到初始值。首先用SFM进行纯视觉估计滑动窗内所有帧的位姿以及路标点逆深度,然后与IMU预积分对齐,继而恢复...