在vins-mono的新版本中,新增加了relocalize_r、relocalize_t,其作用是,在大回环起作用的间隙,用relocalize_r、relocalize_t来对位姿进行及时的修正,以更好地保证输出位姿的准确性,以及关键帧输入到关键帧数据库里时的位姿的准确性。因为以前是要等回环帧的对应帧滑出窗口,大回环优化后,才对这两个位姿进行校正...
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,继而恢复对齐尺度s,重力g,imu速度v,和陀螺仪偏置bg。 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...
VINS-Mono是港科大开源的一个视觉惯性里程计项目,可以说是视觉与IMU融合方面的经典算法。VINS-Mono是一种具有鲁棒性和通用性的单目视觉惯性里程计,它主要分为五大模块:1)预处理:图像光流跟踪与特征提取,IMU预积分;2)初始化:纯视觉SFM,SFM与IMU积分耦合;3)基于滑动窗口的非线性优化;4)回环检测加重定位;5)四自由...
4、残差对状态量的Jacobian 这里直接给出结果,如果想看详细推导,参考:VINS-Mono 代码详细解读——IMU预积分的残差、Jacobian和协方差 processIMU()+intergrationBase类+imu_factor.h 对应位置补充上这个J的矩阵块就行了,其他位置还是0。一共分为四大模块: 整个残差对某个变量求导; 5、残差对状态量的协...
1、经典论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》带读 2、论文中疑难问题分析及工程化建议 3、技术交流及答疑解惑2021一起学习 知识 设计·创意 无人机 机器人 视觉惯性里程计 自动驾驶 香港科技大学 SLAM VIO VINS...
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,用紧耦合的方法,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。VINS的功能模块可包括五个部分:数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测及闭环...+feature_manager类VINS-Mono代码详细解读——初始化2:视觉惯性松耦合初始化VINS-Mono代码详细解读——基于滑动窗口的紧耦合后端非...
VINS_Mono代码支持的相机包括针孔模型和鱼眼模型相机,针孔模型大家都比较熟悉了,今天向大家介绍一种鱼眼相机模型——MEI模型及其标定方法。 相机模型 投影模型 相比针孔模型可以将3d点直接投影到归一化平面,鱼眼相机则多了一个中间过程:先将3d点投影到单位球面,再将单位球面上的点投影到归一化平面上。废话不多说,请看...
vins-mono代码解读 系统框架介绍 1. Measurement Preprocessing(观测预处理):对图像提feature做feature tracking,输出tracked feature list, 对IMU做预积分,输出两帧图像间的IMU积分结果. 这里应该还有个很重要的步骤, IMU和图像的数据同步, VINS-Mono代码中貌似没有体现, 不知道Mobile版本中是否有....
本文深入解读VINS-Mono的核心部分——紧耦合非线性优化。紧耦合优化将视觉约束、IMU约束、闭环约束整合在一个大目标函数中，实现滑动窗口内所有帧的PVQ、bias等参数的非线性优化。紧耦合优化的过程包括残差函数构建、视觉约束、IMU约束及基于舒尔补的边缘化操作。构建残差函数时，需要优化的状态量包括滑动窗口...