初始化策略是SLAM系统中的一个关键环节,它决定了系统能否从初始状态快速且准确地收敛到稳定状态。VINS-Mono+ORB3的初始化策略旨在通过融合视觉和惯性信息,快速恢复出系统的尺度、重力方向、速度以及IMU偏置等关键参数。 VINS-Mono+ORB3初始化策略的具体步骤 纯视觉初始化: 使用ORB-SLAM3进行纯视觉初始化,通过特征点...
1.ORB-SLAM3 body pose 陀螺仪偏置 加速度计偏置 状态向量 对预积分得到选择,速度和位置: (1)视觉初始化 在前两秒内,进行纯视觉单目SLAM的初始化,以4HZ的频率插入关键帧。具有up-to-scale的地图,由k=10个相机位姿和上百个地图点,由Visual-Only BA优化,这些位姿转换到以body frame为参考,up-to-scale的轨...
时隔四年,精度提高2到5倍,性能由于VINS-Mono 本文介绍了第一个能够使用单眼、立体和RGB-D相机,使用针孔镜头和鱼眼镜头模型进行视觉、视觉惯性和multi-map SLAM的系统——ORB-SLAM3系统。下面是本文两个主要创新点。 第一、主要的创新点是一个基于特征的紧密集成的视觉惯性SLAM系统,它完全依赖最大后验(MAP)估计,...
一、精度对比由于OpenVINS是静止初始化,EuRoC数据集中能直接跑的数据集有限,使用了MH03,MH05,V101,V102四个数据集做简单精度对比。 实验设备:i7-7700H@2.80GHz 8G内存 1.MH03ORBSLAM3OpenVINSVINS-MONOMSCKF-VI…
从表二和表三来看,扩展的VINS-Mono(第6行)和其相关的基于KF的INS在城市后段的表现比使用RTK和ORB-SLAM2在城市场景测试中的表现更好。这个实验表明,我们的融合方法将绝对定位方法的全局精度传播给了相对定位方法,并在相对定位的约束下提高了该投影全局状态的精度。对于城市前的路段,在进入隧道前,ExtendedVINS-Mono...
对于Extended VINS-Mono来说,后城市段比较容易,因为RTK模块提供了一路有效的全球定位。城市峡谷环路测试比城市后段更难,因为来自ORB-SLAM2的全局定位及其故意引入的误差比来自RTK的全局定位要嘈杂得多。 在表I-III中,全局精度由全局误差的平均值μe和标准差σe来衡量(第二列组),对GT的偏移量的CDF(累积分布函数...
如果cmake在其他地方找不到 Eigen,确保在编译 ORB_SLAM3 时使用-DEIGEN_INCLUDE_DIR=/usr/include/eigen3。 如果还遇到问题,请检查其他依赖项(如 glog 和 gflags)是否正确安装。 完成以上步骤后,你的系统应该能成功安装与 Eigen 3.3.7 和 CMake 3.16.3 兼容的 Ceres Solver!
D435i跑通ORB-SLAM2 这篇文章主要记录我的实现过程。根据官方安装文档,并参考以下两篇博客,可以比较顺利的实现:RealsenseD435i在ubuntu上安装SDK与ROS Wrapper运行ORB-SLAM2、RTAB和VINS-Mono使用RealsenseD435相机在ROS Kinetic中跑通ORB-SLAM2感谢他们的细致整理与无私奉献。 建议读者参考官方文档(文中附),并结合...
voidOptimizer::InertialOptimization(Map *pMap, Eigen::Matrix3d &Rwg,double&scale){intits =10;//设置最大迭代次数longunsignedintmaxKFid = pMap->GetMaxKFid();constvector<KeyFrame*> vpKFs = pMap->GetAllKeyFrames();//从地图中获得所有的关键帧 ...
视觉惯性联合初始化 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,也就是要联合视觉和惯性的数据。