目录 收起 一、VINS-Fusion-Understood 介绍 二、未来工作 封面图:个人重构后的VinsEstimator类 大约两年前,笔者曾系统地整理过一次VINS的代码。近期在原来工作的基础上做了进一步完善,将VINS-Fusion的VIO部分基本上完全重构了一遍,斗胆命名为 VINS-Fusion-Understood,取“人人都可完全理解”之意,并开源分享出来,...
VINS在每一次添加关键帧后都会作一次优化,若对全部的关键帧进行优化将十分缓慢;VINS采用的是滑动窗口的策略,只优化窗口中的关键帧位姿以及其观测到的路标点;当窗口满了的时候就需要将窗口中的某些关键帧移除;但是只是简单的移除将会导致被移除的帧对于窗口中的帧约束被丢失;故需要保留被移除帧关于窗口中的帧约束; ...
VINS即Visual-Inertial navigation Systems),港科大在2019年1月12号发布了Vins-fusion,从2017年发布的Vins-mono:单目+IMU,这次晋级了vins-fusion,demo中主要给出了四个版本:单目+imu/纯双目/双目+imu/双目+imu+GPS. VINS-Fusion是基于优化的多传感器状态估计器,可为自主应用(无人机,汽车和AR/VR)实现准确的自定位。
VINS-Fusion 是一个基于优化的视觉-惯性里程计(Visual-Inertial Odometry, VIO)系统,它融合了视觉和惯性数据以提供精确的6自由度位姿估计。为了初始化 VINS-Fusion,你需要遵循一系列步骤来设置环境和配置系统。以下是一些关键的初始化步骤: 安装依赖项: 确保你的系统上安装了必要的依赖项,如 ROS(Robot Operating Syst...
vins fusion 纯双目参数 VINS-Fusion是香港科技大学于2019年开源的视觉-惯性SLAM系统,是VINS-Mono的扩展版,主要支持单目+IMU、纯双目、双目+IMU、双目+IMU+GPS等多种传感器融合方案。 以下是VINS-Fusion纯双目参数的部分介绍: - 相机模型:针孔相机模型或鱼眼相机模型。 - 特征提取:基于角点、边缘或区域的特征提取...
vinsfusion算法是视觉惯性里程计(Visual-Inertial Odometry,VIO)算法的一种,主要用于无人机、机器人等移动设备在复杂环境下进行高精度定位和航迹重构。其原理可以简单描述为:利用视觉摄像头获取环境图像,利用惯性测量单元(IMU)获取设备运动信息,然后将两者进行融合,实现对设备位置和姿态的估计和跟踪。 具体来说,vinsfusion...
loop_fusion:局部回环检测部分的代码,我们跑VINS默认是只跑前端和后端,如果需要回环检测需要再单独运行回环检测的代码; support_files:作者介绍自己代码的一些资料,如运行图片、论文这些; vins_estimator:前端和后端代码,这部分是我们的重点看的地方; 修整一下,我们下一讲开始正式讲解VINS-Fusion。
XTDrone使用说明文档:https://www.yuque.com/xtdrone/manual_cn/basic_config_13XTDrone源码开源地址:https://gitee.com/robin_shaun/XTDroneB站工房同款 豪华版: https://gf.bilibili.com/item/detail/1107552044B站工房同款 基础版: https:, 视频播放量 612、弹幕
一文详解VINS-Fusion初始化标定 作者丨卢涛@知乎 编辑丨3D视觉工坊 本文基于VINS-Fusion解释VIO系统的初始化,包括在线标定IMU-Camera的外参旋转,IMU角速度偏置,重力方向,单目尺度。单目初始化相比于双目,多一个构建SFM问题优化位姿、3D点的过程。如有错误,请您指正。
dockerbuild-tvinsfusion:latest. 1. 这个命令会根据 Dockerfile 中的指令构建一个名为vinsfusion的镜像。 运行Docker 容器 构建完成后,可以使用以下命令运行一个新的 Docker 容器: dockerrun-it--rmvinsfusion:latest 1. 该命令会以交互模式运行容器,--rm选项会在容器退出时自动删除它,同时你将进入容器的终端。