// 参数依次是:损失函数(由VINS重写了)、鲁棒核函数、左目相机到IMU外参、右目相机到IMU外参、特征点逆深度、相机与IMU的时间差 problem.AddResidualBlock(f, loss_function, para_Ex_Pose[it_per_id.feature_per_frame[0].camera_id], para_Ex_Pose[it_per_id.feature_per_frame[0].camera_id + 1],...
VINS 根据次新帧是否为关键帧,分为两种边缘化策略:通过对比次新帧和次次新帧的视差量,来决定 marg 掉次新帧或者最老帧。 (1)MARGIN_OLD:如果次新帧是关键帧,则丢弃滑动窗口内最老的图像帧,同时对与该图像帧关联的约束项进行边缘化处理。这里需注意,如果该关键帧是观察到某个地图点的第一帧,则需要把该地图...
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 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...
vins_fusion学习笔记 Vins-Fusion源码:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion 摘要 应项目需要,侧重学习stereo+gps融合 转载几篇写的比较好的博客 1.萌新学VINS-Fusion(三)---双目和GPS融合 主函数文件 与GPS融合的程序入口在KITTIGPSTest.cpp文件中,数据为KITTI数据集 数据...
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。
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
GitHub链接:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion 摘要 精确状态估计是自主机器人的基础问题。为了实现局部精确且全局无漂移的状态估计,通常将具有互补性质的多传感器融合到一起。局部传感器(相机、IMU、激光雷达等)在小区域内提供了精确的位姿,而全局传感器(GPS、磁力计、气压计等)在大尺度环境中提供...