VINS的VIO是基于紧耦合框架实现的,其本质就是一个基于滑动窗口的和图优化的VIO,整个紧耦合VIO的示意图如图1所示。 图1 整个包含的状态量有 其中 χ 为状态向量, xk 为第K帧的IMU状态量, xcb 为相机与IMU间的外参, λ 为特征的逆深度值。 整个VIO的优化问题可以表示为 minχ{‖rp−Hpχ‖2+∑...
1)VIO对比:我们使用EuRoC MAV视觉-惯性数据集来评估所提出的VINS-Mono。该数据集在机载小型空中飞行器(MAV)上采集,其包含双目图像(Aptina MT9V034全局快门、WVGA单色、20FPS)、同步的IMU测量(ADIS 16488、200Hz)和真值状态(VICON和Leica MS50)。我们仅使用来自左相机的图像。 在本实验中,我们比较VINS-Mono和OKVIS...
与在最先进的嵌入式计算机上可能导致超过50ms的完全紧耦合单目VIO不同,这种纯运动的视觉惯性BA只需大约5ms来计算。 0.4 重定位 尽管滑动窗和边缘化减小了计算复杂度,但是仍旧引进了系统的累计漂移误差。具体来说,就是全局三维位置(xyz)和围绕重力方向的旋转(yaw...
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,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。 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识。源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位...
在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域的技术栈中,定位和建图(SLAM)在其中发挥着不可或缺的作用,目前SLAM算法越来越倾向于多传感器融合方案,而其中理论最为复杂的当属视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,简称VIO),因此,对VIO的掌握能力将很大程度决定了一个SLAM从业者的上限。
VINS-Mono 是香港科技大学开源的一个VIO 单目视觉惯性里程计 Monocular Visual-Inertial State Estimator https://www.cnblogs.com/ilekoaiq/p/8836970.html - 529944035/VINS-Mono
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。然后在下一帧过来时,对这些特征点用光流法进行跟踪,在下一帧上...
1中VIO启动时刻只进行位姿估计(蓝色部分),过去状态一直被记录(绿色部分)。 2中如果最新帧中回环被检测到,呈现红色虚线连接,表示启动重定位3。 4中多个特征的多个观测直接用于重定位,从而提高了定位的精度和状态估计的平滑性。 5-7是位姿优化。 A、回环检测(只对关键帧) ...
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...
嘿,你要是对视觉惯性里程计(VIO)有点兴趣,那vins - mono你可不能错过啊。我第一次接触vins - mono的时候,就像走进了一个神秘又超级酷的科技迷宫。 vins - mono是啥呢?简单来说,它就像是一个超级智能的导航小助手,不过这个小助手是专门给机器人或者无人机之类的设备用的。你想啊,假如你是一个小机器人,在...