VINS-Mono[1]中IMU-Camera外参旋转量\(R_b^c\)的计算方法在他们实验室发的之前的论文有详细讲解[2].视觉利用匹配特征点中的基础矩阵求出相机坐标系下两帧的旋转量\(R_{c_k}^{c_{k+1}}\),通过IMU预积分得到的两帧之间IMU坐标系下的旋转量$ R_{b_k}^{b_{k+1}}$,两个旋转量满足: \[R_b^c R_{b_k}^{b_{k+1}}=R_{c_k}^{c_{k+1}}R_b^c \tag{1}\] 四元数表示,则有 \[q_b^c \ot…

  视觉里程计(VIO)作为一种空间定位方法,广泛应用于VR/AR.无人驾驶和移动机器人,比如近年火热的苹果 AR-Kit和谷歌AR-Core都使用了VIO技术进行空间定位.通常,VIO系统忽略IMU与相机时间偏差,认为IMU和相机时间是同步和对齐的,然而由于硬件系统的触发延时.传输延时和没有准确同步时钟等问题,IMU和相机之间通常存在时间偏差,估计并纠正这个偏差将有效提升VIO系统的性能.本文将介绍一种简单有效方法,该方法发表与IROS2018,是港科大沈劭劼老师团队的成果,并且该方法对应的文…

在11节我们说过,MVP矩阵中目前只应用了两个矩阵,World to View 矩阵被省略了,这就导致我们的画面没有办法转换视角. 本节我们将添加这一环节,让相机可以旋转. 为了实现这一目的,我们添加一个相机类, Camera类. Camera.h: #pragma once #include <glm\glm.hpp> class Camera { private: glm::vec3 position; glm::vec3 viewDirection; const glm::vec3 UP…

https://github.com/tomas789/iOSmsg_client https://github.com/tomas789/iOSmsg 通过xcode工具把iosmsg打包发布到iphone上,打开iosmsg软件,需要设置host地址,用户名,密码 rabbitmq所在ip,用户名密码 通过 ifconfig -a命令查看本机的ip地址 红色框出的就是我们需要的ip地址, 添加用户 安装完成后在rabbitMQ中添加用户 命令: sudo rabbitmqctl add_us…

本文提出了一种紧耦合的多传感器(雷达-惯导-相机)融合算法,将IMU测量.稀疏视觉特征.提取的激光点融合.提出的算法在时间和空间上对三个异步传感器进行在线校准,补偿校准发生的变化.贡献在于将检测和追踪的激光surf/边特征和观测到的稀疏特征点以及IMU数据用MSCFK框架融合,仅仅采用单线程实现,实现了6自由度的位姿估计.雷达特征包括点和线面,在户外和室内环境都进行了实验,目前最好的VIOL里程计. LIC-FUSION A.状态向量 状态向量主要包括\(k\)时刻的IMU状态.IMU和相机之间…

和单目纯视觉的初始化只需要获取R,t和feature的深度不同,VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数,包括速度,重力方向,feature深度,以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$. 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Tracking模块中,利用Harris特征点匹配通过基础矩阵和Ransac恢复出$R_{Ck+1}^{Ck}$: 相应的使用IMU陀螺仪数据积分得到$R_{bk+1}^{bk}$: 这两个测量满足: $R_{…

本文作者 沈玥伶,公众号:计算机视觉life,编辑部成员 一.相机与IMU的融合 在SLAM的众多传感器解决方案中,相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图.这是因为这两个传感器之间具有互补性:相机在快速运动.光照改变等情况下容易失效.而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足:同时,相机能够获得丰富的环境信息,通过视觉匹配完成回环检测与回环校正,从而有效地修正IMU的累计漂移误差. 二.什么是相机与IMU外参? 足够准确的…

1. 第一步初始化imu外参(可以从参数文档中读取,也可以计算出),VINS中处理如下: # Extrinsic parameter between IMU and Camera. estimate_extrinsic: # Have an accurate extrinsic parameters. We will trust the following imu^R_cam, imu^T_cam, don't change it. # Have an initial guess about e…

相机IMU融合四部曲(三):MSF详细解读与使用 极品巧克力 前言 通过前两篇文章,<D-LG-EKF详细解读>和<误差状态四元数详细解读>,已经把相机和IMU融合的理论全部都推导一遍了.而且<误差状态四元数>还对实际操作中的可能遇到的一些情况,进行指导. 这些理论都已经比较完整了,那么,该如何在实际当中操作呢?该如何用到实际产品中呢?误差状态四元数,是有开源的程序的,但是它是集成在rtslam( https://www.openrobots.org/wiki/rtsl…

为什么要初始化 非线性VINS估计器的性能对于初始的速度,尺度,重力向量,空间点3D位置,以及外参等非常敏感.在很多场合中,能做到相机和IMU即插即用,线上自动校准与初始化,将会给用户带来极大的方便性.VINS里面分四步进行,第一个就是上次讲的旋转外参校准,第二个就是找到某帧作为系统初始化原点,计算3D地图点,第三就是将相机坐标系转到IMU坐标系中,第四就是相机与IMU对齐,包括IMU零偏初始化,速度,重力向量,尺度初始化 初始化系统原点与转换到IMU坐标系 bool Estimator::in…