roslaunch vins vins_rviz.launch(optional)rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yaml rosrun vins kitti_odom_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/sequences/00/ (2)双目融合...
VINS_MONO和VINS_FUSION对每一帧都会做优化。在运动较缓情况下,会频繁的MARGIN_NEW,保证保留那些视差比较大的pose,如果这种情况一直MARGIN_OLD时视觉约束不够强,状态估计会受IMU积分误差影响较大。在MARGIN_OLD中,滑窗中第1帧Pose状态量的边缘化会使H矩阵更稠密,另外MARGIN_OLD中第1帧对应的路标点也要边缘化掉,...
劣势:由于视觉误匹配等各种原因,双目的精度会比单目差一点。 【自我备注:使用vinsfusion闭环跑KITTI的纯双目数据集,跑出来的output结果有vio.txt位姿文件,但这个没有闭环,闭环的数据在单独的vio_loop.csv文件里,这个文件里的数据只有闭环帧,而且数据格式和真实轨迹不一样,不是12列。如何将闭环的vio_loop.csv数据融...
它用一个单目相机+惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,简称IMU)实现了紧耦合的视觉和惯性联合状态估计,在保证高精度里程计效果的同时,还可以同时估计出传感器外参,IMU零偏以及传感器时延。2019年该团队开源了VINS-Mono的升级版VINS-Fusion,它支持多种视觉惯性传感器类型,包括单目+IMU,双目+IMU,以及纯双目。VINS-Mono...
写在前面本文讲VINS-Mono中Imu 预积分(Imu Pre-integration)部分(vins-fusion中的预积分和vins-mono是一样的),同时会讲下预积分参与后端优化部分,为了更好的理解预积分,我们从需求出发往前一步步分析,以掌握…
在这里首先进行了单目和双目的判断,由于VINS-Mono是单目的,所以后部分关于双目的判断不用看,作者写在这里我觉得是为VINS-Fusion做准备的。 for (int i = 0; i < NUM_OF_CAM; i++) { ROS_DEBUG("processing camera %d", i); if (i != 1 || !STEREO_TRACK)//单目时:FeatureTracker::readImage()...
SLAM之小觅相机跑开源方案(ORB_SLAM2,VINS MONO,VINS FUSION,RTAB-Map),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
VINS-MONO解读 MONO中,为了处理一些悬停的case,引入了一个教程》 wwit1024 , two-way marginalization, 简单来说就是:如果倒数第二帧是关键帧, 则将最旧的pose移出sliding window, 将最旧帧相关联的视觉和惯性数据边缘化掉,也就是MARGIN_OLD,作为一部分先验值,如果倒数第二帧不是关键帧, 则将倒数第二帧pose...
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法 是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。 1.特征点跟踪 首先用cv::goodFeaturesToTrack在第一帧图像上面找最强的150个特征点,非极大值抑制半径为30。新的特征点都有自己的新的对应的id。然后在下一帧过... V
VINS-Mono在室内、室外大尺度以及高速飞行的无人机场景中均表现出色。在手机AR应用中，该算法优于当前最先进的Google Tango效果。同时，VINS-Mono也是VINS-Fusion算法的基础，应用于汽车SLAM时同样展现出高精度和稳定性。在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域的岗位中，掌握VINS-Mono算法成为了...