论文开源地址:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono。 二、整体框架 VINS的整体结构框图如上所示。整体流程和各个模块的作用可以理解概括为: 第一步是系统框图上方中间的Sect.4,这一模块中进行了相机和IMU测量数据的处理,包括相机图像的特征提取和追踪,两帧图像时刻之间IMU数据的预积分以及选取关键帧。可以看到图中注
VINS论文解读与代码详解目录 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...)计算预积分误差的Jacobian矩阵和协方差。 2 初始化 SFM纯视觉估计滑动窗所有帧的位姿和3D路标点逆...
【VINS论文翻译】VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
一个相机和一个低成本的惯性测量单元(IMU)构成了单目视觉-惯性系统(VINS),这是用于度量六自由度(DOF)状态估计的最小传感器套件(尺寸、重量和功率方面)。在本文中,我们提出了VINS-Mono:一个鲁棒且多功能的单目视觉-惯性状态估计器。本文方法从估计器初始化的鲁棒过程开始。一种紧耦合、基于非线性优化的方法被用于通...
,本文是VIO系列的第一节内容:VINS-mono论文解读(IMU预积分+Marg边缘化)。 论文《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》地址:/pdf/1708.03852.pdf 系列第一节主要目录如下图所示,本文主要介绍总体框架部分。 接下来,我们将对总体框架部分详细介绍。 0. VINS论文总体框架 从...
VINSMono论文精读的核心内容如下：数据集对比：与OKVIS的比较：VINSMono在数据集上与OKVIS进行了对比，OKVIS是一种先进的视觉惯性优化算法。优势展示：实验结果表明，在长距离运行中，具有回环功能的VINSMono优于其他单目系统，回环模型有效地减少了平移和偏航漂移。性能验证：在EuRoC数据集的不同序列中，VINS...
VINSMono论文精读的核心内容如下：系统概述：VINSMono是一种鲁棒且多功能的单目视觉惯性状态估计器。它融合了低成本惯性测量单元与单目相机，用于测量六自由度状态估计。应用领域：适用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域。关键技术：初始化过程：从鲁棒初始化开始，通过松耦合方式将IMU预积分与...
【学习笔记】Vins-Mono论文阅读笔记(二) 估计器初始化简述 单目紧耦合VIO是一个高度非线性的系统,需要在一开始就进行准确的初始化估计。通过将IMU预积分与纯视觉结构进行松耦合对齐,我们得到了必要的初始值。 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...
为了解决这些问题,我们提出了 VINS-Mono,这是一种稳健且通用的单目视觉-惯性状态估计器。我们的解决方案从实时初始化估计器开始。相同的初始化模块也用于故障恢复。 我们解决方案的核心是 基于紧耦合滑动窗口非线性优化的稳健单目视觉-惯性里程计(VIO)。 单目VIO模块不仅提供了精确的局部pose、速度和方向估计,还在线...
后端优化 | VINS-Mono 论文公式推导与代码解析分讲 小觅智能 VINS-Mono源码解读(三):视觉惯性联合初始化 任乾发表于SLAM与... VINS-Mono 代码详细解读6——视觉SFM详解 initialStructure() 晓伟Liu发表于视觉、激光... VINS-Mono 代码详细解读1——视觉跟踪 feature_trackers 晓伟Liu发表于视觉、激光...打开...