一方面是因为IMU数据频率往往高于图像的频率,一般都能达到100~500Hz,而图像往往只有30~60Hz,所以为了获得每个图像帧对应的IMU数据,就需要对两个图像帧之间的IMU数据进行积分,才能实现图像帧和IMU数据的意义配对;另一方面,在图优的框架下,经常需要对历史状态进行更新,如果不使用预积分的话,每当一个状态发生变化时,就...
这是VINS的新功能:因为大多数相机和IMU不是时间同步的,所以将estimate_td设置为1可以在线估计相机和IMU之间的时间差。 参数td在Estimator::optimization()里放在视觉残差函数中进行非线性优化。 #unsynchronization parameters estimate_td: 0 # online estimate time offset between camera and imu td: 0.0 # initial ...
具体可以参考IMU_tk对应的论文和源码,对低成本传感器进行更精确的标定。 参考: https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/IMU-Noise-Model https://github.com/gaowenliang/imu_utils https://bitbucket.org/alberto_pretto/imu_tk https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/10552076.html...
接着录制IMU数据集 静止情况下采集IMU的数据,并录制为ROS包,我采集的时间为2小时20分钟。 rosbagrecord /imu/data-Oimu_xsens.bag 标定IMU# 修改你之前下载标定工具那个东西的src/imu_utils/launch/文件夹下的A3.launch文件中的话题,改成名为/imu/data 运行标定工具 cd你的标定工具的工作空间sourcedevel/setup....
//传入的参数是两帧间对应的3d点以及两帧间imu的积分量 bool InitialEXRotation::CalibrationExRotation(vector<pair<Vector3d, Vector3d>> corres, Quaterniond delta_q_imu, Matrix3d &calib_ric_result) { frame_count++; Rc.push_back(solveRelativeR(corres));//帧间cam的R,由对极几何得到 ...
2、获得当前工作设备的图像校准参数与imu校准参数: cd <sdk> ./samples/_output/bin/tutorials/get_img_params //获取相机标定参数 ./samples/_output/bin/tutorials/get_imu_params //获取IMU标定参数 1. 2. 3. 3、安装vins并建立启动文件 vins源码:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-...
1. 预积分残差模型构建在后端优化中，VINS-Mono的目标是优化关键帧的位置、速度、旋转等量。为了优化，我们需要计算残差e，即观测值与预测值之间的差。原始的想法是使用相邻视觉关键帧的数据，但这样每次IMU参数更新后，就需要重新积分，效率不高。因此，VINS-Mono选择以IMU坐标系（body系）为参考系，避免...
步骤2:标定相机和IMU的外参数:接着如果没有外部参数就标定外部参数,参数传递有的话就跳过这一步(默认有,如果是自己的设备,可以设置为2对外参进行在线标定)。 步骤3:初始化系统同时进行BA优化:当求解器处于可初始化状态时(初始状态是可初始化,初始化成功就设置为不可初始化状态),判断当前frame_count是否达到WINDOW...
factor 实现IMU、camera等残差模型,涉及了ceres优化库,Jacobian矩阵。 initial 系统初始化,外参标定,SFM loop_closure 闭环检测,这里主要是利用DBOW2作者的一个demo程序 utility 相机显示,四元数等数据转换 estimator_node(main()函数) 多线程 measurement_process、loop_detection、 pose_graph ...