XRSLAM[4]是OpenXRLab空间计算平台中基于C++语言实现的SLAM算法库,算法基于单目视觉和IMU实现了轻量级的VIO,同时支持桌面平台和移动平台,算法在EuRoC[3]等公开数据集上达到SOTA级别的精度,支持普通手机终端30fps的实时处理帧率。 1 模块化的设计 XRSLAM的整个框架如下图所示,算法支持多种不同传感器数据作为输入,经过XR...
工作职责: 协助算法团队,负责开源及三方SLAM算法的对比评估; 负责研发XR设备SLAM算法,并结合实际设备进行算法调试。 任职要求: 熟悉图像处理、立体视觉、状态估计等算法; 熟悉一个或多个实时开源SLAM算法框架,包括但不限于ORB-SLAM,MSCKF,VINS-FUSION,SVO,BASALT,OKVIS等; 熟练使用… ...
随着MEMS器件的快速发展,智能手机等移动终端可以便捷地获取IMU数据和摄像头拍摄数据,融合IMU 和视觉信息的VINS 算法可以很大程度地提高单目SLAM 算法性能,是一种低成本高性能的导航方案,在机器人、AR/VR 领域得到了很大的关注。 算法流程 整个流程图可以分解为五部分:数据预处理、初始化、局部非线性优化、回环检测和全...
工作职责: 协助算法团队,负责开源及三方SLAM算法的对比评估; 负责研发XR设备SLAM算法,并结合实际设备进行算法调试。 任职要求: 熟悉图像处理、立体视觉、状态估计等算法; 熟悉一个或多个实时开源SLAM算法框架,包括但不限于ORB-SLAM,MSCKF,VINS-FUSION,SVO,BASALT,OKVIS等; 熟练使用…阅读全文 赞同22 ...
单目视觉SLAM无法解决尺度问题,而将IMU估计的位姿序列与相机估计的位姿序列进行对齐可以恢复出相机轨迹的真实尺度; 视觉SLAM一般取第一帧作为世界坐标系,而IMU中的加速度计测量值包括重力向量,可以根据其将估计的位姿转换到垂直于地面的世界坐标系中; IMU帧间积分得到的位姿可以预测出图像帧在下一时刻的位姿以及特征点...
1.算法原理不同 LIO主要基于激光雷达数据进行里程计计算,通过计算机器人在空间中的运动轨迹和位置信息实现对机器人的实时定位和导航。 VIO是基于视觉和惯性测量单元(IMU)的里程计算法,通过融合视觉和IMU数据,估计机器人或车辆的位置和姿态信息。 SLAM则是同时进行定位和地图构建的技术,结合传感器数据和机器人运动模型,...
VIO-SLAM Visual-Inertial Odometry(VIO)即视觉惯性里程计,有时也叫视觉惯性系统(VINS,visual-inertial system),是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法,根据融合框架的不同又分为松耦合和紧耦合。 其中VO(visual odometry)指仅视觉的里程计,T表示位置和姿态。松耦合中视觉运动估计和惯导运动估计系统是两个独立的模块,将...
视觉SLAM进阶-从零开始手写VIO共计47条视频,包括:1:【视频】手写vio开课仪式、3:【视频】课程与内容提要、4:【视频】vio概述等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
VIO(4)—— 基于滑动窗口算法的 VIO 系统:可观性和 一致性 一、从高斯分布到信息矩阵 1.1 SLAM 问题概率建模 1.2 SLAM 问题求解 1.3 高斯分布和协方差矩阵 因为一般可以假设\(x_{i}和 x_{j}\)是相互独立的: \(\Sigma_{i j}=E\left(x_{i} x_{j}\right)=E(x_i)E(x_j)=(x-u)^T(x-u...
1、 第一个可以运行视觉、视觉惯性和多地图,支持单目、双目和RGB-D相机,且支持针孔和鱼眼镜头模型的SLAM系统。 2、该算法可以在不同大小,室内和室外环境中鲁棒、实时的运行,精度上相比于以前的方法提升了2~5倍。 3、多地图系统可以让系统在视觉信息缺乏的场景下长时间运行。比如当跟踪丢失的时候,它会重新建立新...