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) ...
2、外参初始化 if(ESTIMATE_EXTRINSIC == 2)//没有任何外参的先验初值 { ROS_INFO("calibrating extrinsic param, rotation movement is needed"); if (frame_count != 0) { // 这里标定imu和相机的旋转外参的初值 // 因为预积分是相邻帧的约束,因为这里得到的图像关联也是相邻的 vector<pair<Vector3d, Ve...
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...
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...
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 ...
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...
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...
6.初始化第一个问题,为什么要初始化?对于单目系统而言, (1)视觉系统只能获得二维信息,损失了一维信息(深度),所以需要动一下,也就是三角化才能重新获得损失的深度信息; (2)但是,这个三角化恢复的深度信息,是个“伪深度”,它的尺度是随机的,不是真实的,所以就需要IMU来标定这个尺度; (3)要想让IMU标定这个尺度...
VINS-Mono的初始化采用松耦合的方式将纯视觉SfM和IMU预积分对齐,获得状态估计器的初始值。该部分对应源代码的bool Estimator::initialStructure()函数。 滑动窗口内的纯视觉SfM 为了维持有限的计算复杂度,VINS-Mono采用了滑动窗口优化的方法... 查看原文 VINS-mono——一套Visual-Inertial融合定位算法...