vins-mono初始化 文心快码BaiduComate VINS-Mono(Visual-Inertial System)是一种基于视觉和惯性传感器的里程计系统,它结合了单目相机和IMU(惯性测量单元)数据来实现高精度的定位与建图。以下是对VINS-Mono初始化的详细步骤: 1. 环境准备 首先,确保你的开发环境已经安装了必要的依赖项,包括: ROS(机器人操作系统) ...
vins-mono采用了一个松耦合传感器融合方法来获得真值,通过将只基于视觉的sfm结果与米制IMU预积分对齐,可以粗略地估计尺度,重力,速度和甚至偏置。在本文中,初始化阶段忽略加速度偏置项,加速度偏置与重力耦合,由于相对于重力的幅度来说,加速度偏置是个很小的数了,很难观察到。 A、估计旋转外参数(具体算法在InitialEX...
初始化开始于基于视觉的SfM,以此来估计相机位姿及特征点位置,为了限制计算量,这里仅使用一定数量的帧进行,即所谓的Sliding Window。首先,检查最新帧和以前的帧(程序中先从第一帧开始找,因为与最新帧里的更远,视差更大)之间的特征对应关系,如果有足够多的特征匹配及充足的视差,使用5(对)点法(程序中使用的是cv::...
滑窗中各帧已经有了一个up-to-scale的位姿。也有了以初始估计零偏求的的预积分的值。陀螺仪零偏估计,就是要估计出一个陀螺仪零偏,使得滑窗中各帧间由陀螺仪求得的δqδq与视觉求得的δqδq的误差最小。这是一个典型的最小二乘问题。 $$arg\min_{b_g}\sum_{k\in B}\Vert {q{c_0}_{b_{k+1...
本文深入解析了VINS-MONO的初始化过程，主要聚焦视觉与IMU之间的关联对齐。首先，当相机坐标系与世界坐标系相关联时，通过外参数方程[公式]来构建关系。视觉和IMU对齐的关键在于估计相邻帧之间的旋转，可通过视觉测量[公式]和IMU旋转积分[公式]来得到两条路径，构建等式求解外参数。具体来说，利用旋转的两...
初始化函数initialStructure函数由两部分组成: 纯视觉SFM估计滑动窗内帧位姿和路标点深度 视觉惯性联合校准 1|0纯视觉SFM估计滑动窗内帧位姿和路标点深度 流程: 最后一帧与滑动窗之间寻找一帧,若这一帧跟踪的点数大于30个且视差超过20个,5点法计算基础矩阵恢复R,t ...
首先初始化设置节点vins_estimator,同时读取参数和设置相应的参数,为节点发布相应的话题,为节点订阅三个话题,分别用来接收和保存IMU数据、图像特征数据和原始图像数据,分别是在三个回调函数中imu_callback、feature_callback和raw_image_callback,每当订阅的节点由数据送过来就会进入到相应的回调函数中。
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、闭环检测及闭环优化。代码中主要开启了四个线程,分别是:前端图像跟踪、后端非线性优化(其中初始化和IMU预积分在这个线程中)、闭环检测、闭环优化。1...
ORB_SLAM2中世界坐标选取的是第一个相机对应的坐标(VINS则不同),这样做会存在一个问题...3.IMU初始化(视觉惯性联合初始化) 终于来到视觉惯性初始化阶段了,这段是视觉和惯性数据融合的第一步,是一段松耦合过程。理论上是将准确的视觉数据(但缺少尺度)和快速的IMU数据(需要重力加速度又...
Vins初始化主要分成四个部分。 第一个部分是确定 IMU和相机的相对旋转矩阵(没考虑任何 bias)。第二个部分是确定初始化过程陀螺仪的 bias。第三个 过程是估计尺度因子,速度以及相对于第一… 停云 白话VINS-Mono之初始化(三) 栗子发表于白话VIN... vins-mono代码阅读之4自由度位姿图优化 vins mono的4自由度位姿...