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…
速度v,重力g,尺度s初始化 重力矢量修正 校准流程: 旋转外参如果不可知,先估计外参 利用旋转约束估计陀螺仪bias:qc0bk=qc0ck⊗q−1bcqc0bk=qc0ck⊗qbc−1 利用平移约束估计重力方向、速度以及尺度初始值:s¯¯¯¯pc0bk=s¯¯¯¯pc0ck−Rc0bkpbcsp¯c0bk=sp¯c0ck−Rc0bkpbc(...
因此,"RANSAC First "方法(第3-4行)即使在去除一些内部掩码后,仍然有足够的特征点。另一个可能的原因是,VINS-Mono的深度估计首先来自于旧状态和新状态之间的三角测量,这是从IMU传播中初始化的。反过来,由 "无遮挡 "方法(第2行)接受的移动特征点在接下来的鲁棒化优化中会有一个可行的但错误的深度值。 估计延...
理解:这里初始化是指通过之前imu预积分得到的数值和视觉结构得到的数值进行对齐整理,综合运算得到的是我们的初始值。 具体流程如下: 检查最新帧和之前所有帧之间的特征对应关系:如果能在滑动窗口中找到稳定的特征跟踪(超过30个被跟踪特征)和足够的视差(超过20个旋转补偿像素),就使用五点法恢复这两帧之间的相对运动;如...
VINS初始化过程中忽视掉了加速度计的bias,因为加速度计与重力耦合,并且重力向量很大,初始化过程动态过程很短,幅度又不大,加速度计偏置很难观测到。 A.滑动窗口(Sliding Window)纯视觉SfM 1、选择一个滑动窗,在最后一帧与滑动窗之前帧寻找帧:跟踪到的点数目...
1. 初始化 LIS 系统初始化前,假设系统静止不动。初始值的设置对 scan-to-map 匹配十分重要,作者通过关键帧至当前时刻 IMU 的位姿积分结果作为匹配的预测值。系统初始化误差后,基于因子图估计 IMU 的bias、系统位姿、速度。 系统初始化完成后,激光匹配的初始值有两个来源:IMU 积分值、VIS 里程计结果,作者优先使...
对于GNSS绝对定位方法,其全局坐标系的原点OG是预先定义的,并保持不变。对于相对定位方法VINS-Mono和INS,其局部坐标系的框架原点OX和OY在其初始化后动态定义,是其后续相对定位的基础。同时,定位结果是对某种定位方法的体心的状态估计。 2.转化关系计算 (1)轨迹对齐:...
②纯视觉初始化,对SlidingWindow中的图像帧和相机姿态求解sfm问题,这里解决的是关键帧的位姿和特征点坐标。 步骤1.首先构建SFMFeature对象sfm_f,SFMFeature数组中包含了特征点状态(是否被三角化),id,2d点,3d坐标以及深度,将特征管理器中的特征信息保存到SFMFeature对象sfm_f中sfm_f.push_back(tmp_feature)。
VINS代码主要包含在两个文件中,分别是feature_tracker和vins_estimate,feature_tracker就像文件的名字一样,总体的作用是接收图像,使用KLT光流算法跟踪;vins_estimate包含相机和IMU数据的前端预处理(也就是预积分过程)、单目惯性联合初始化(在线的标定过程)、基于滑动窗口的BA联合优化、全局的图优化和回环检测等。要想真正...