在完成前面的初始化环节后,本节将进行第3部分,基于滑动窗的紧耦合后端非线性优化:将视觉约束、IMU约束、闭环约束放到一个大的目标函数中进行非线性优化,求解出滑动窗口中所有帧的PVQ、bias等。 在视觉约束和IMU约束中,基本思想是找到优化状态向量,然后通过视觉残差和IMU测量残差分别对状态向量求导,获得视觉和IMU预积...
VINSMono紧耦合非线性优化理论详细解读：1. 紧耦合非线性优化概述： 核心：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。 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。 工具：使用Google开源的Ceres solver进行求解。
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...
C#,mono,.Net, .Net Framework,CLR 刘阳发表于小阳和小明... 【白日梦】UE5 Lyra框架学习记录(二) LocalPlayer加入时 继上一篇记录Lyra UI模块的文章,在看Lyra CommonGame插件的时候,想记录一下其他几个文件围绕LocalPlayer加入做了哪些扩展。文章准备分两部分,第一部分记录新增LocalPlayer的过程,第二部… 大盒...
这里是VINS的精髓,紧耦合集中在后端非线性优化中:发布于 2018-12-22 23:12 内容所属专栏 端到端自动驾驶技术圈 公众号“码出名企路”,交流批评进步 订阅专栏 编程 同时定位和地图构建(SLAM) 赞同21 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...