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… 熊勒个猫 VINS-MONO 初始化详解 LZ紫色大智 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...
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...
利用旋转约束估计陀螺仪bias:qc0bk=qc0ck⊗q−1bcqc0bk=qc0ck⊗qbc−1 利用平移约束估计重力方向、速度以及尺度初始值:s¯¯¯¯pc0bk=s¯¯¯¯pc0ck−Rc0bkpbcsp¯c0bk=sp¯c0ck−Rc0bkpbc(实际重力估计出来之后还有一步重力的优化:参考这里) 计算出了角计的偏置,设加计偏置...
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...
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。
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...
因为平移外参的能观性不好，所以初始化没有对准。能观性不好的优点是如果不准的话对系统影响也不是很大。
在关于尺度因子的估计已经理清楚了,s代表的含义是参考帧坐标系下的尺度信息(例如,ci帧图像的位置向量P…
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...