VINS的优化除了添加了投影残差,回环检测残差,还有IMU的残差,边缘化产生的先验信息残差等.有些比较难理解,可参考此博客和知乎回答. void Estimator::optimization() { ceres::Problem problem; ceres::LossFunction *loss_function; //loss_function = new ceres::HuberLoss(1.0); loss_function = new ceres::CauchyLoss(1.0);…

为什么检查视差 VINS里为了控制优化计算量,在实时情况下,只对当前帧之前某一部分帧进行优化,而不是全部历史帧.局部优化帧的数量就是窗口大小.为了维持窗口大小,需要去除旧的帧添加新的帧,也就是边缘化 Marginalization.到底是删去最旧的帧(MARGIN_OLD)还是删去刚刚进来窗口倒数第二帧(MARGIN_SECOND_NEW),就需要对当前帧与之前帧进行视差比较,如果是当前帧变化很小,就会删去倒数第二帧,如果变化很大,就删去最旧的帧. VINS 里把特征点管理和检查视差放在了同一个…

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…

转自 https://blog.csdn.net/Enmotech/article/details/78788083 作者介绍 赵全文 就职于太极计算机股份有限公司,在中央电化教育馆做Oracle DBA的驻场运维工作.具有3年左右的Oracle工作经验,目前擅长Oracle数据库的SQL脚本编写.故障诊断和性能优化,并且乐于分享Oracle技术. 一般在DBLINK的SQL语句中,将调用远程表的in-line view结果集返回的数据尽量减少,进而达到通过网络传输的数据减少的目的,而且也不会将…

优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同. 优化方法目标:训练集损失函数值 深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性) %matplotlib inline import sys import d2lzh1981 as d2l from mpl_toolkits import mplot3d # 三维画图 import numpy as np def f(x): return x * np.cos(np.pi *…

优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同. 优化方法目标:训练集损失函数值 深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性) %matplotlib inline import sys sys.path.append('/home/kesci/input') import d2lzh1981 as d2l from mpl_toolkits import mplot3d # 三维画图 import numpy as np…

这对于直接方法是特别有益的:众所周知直接图像对准是非凸的,并且只有在足够准确的初始估计可用时才能预期收敛.虽然在实践中像粗到精跟踪这样的技术会增加收敛半径,但是紧密的惯性积分可以更有效地解决这个问题,因为附加的误差项和先前的结果确保即使对于快速运动也能收敛.我们表明它甚至允许在没有视觉信息的情况下通过短间隔进行跟踪,例如 将相机对准白墙造成的.此外,惯性测量可以观察到全局滚转和俯仰,减少了平移3D运动和偏航旋转的全局漂移. IMU通常以比相机的帧速率高得多的频率操作,并且可以测量重力方向并消除滚…

这是2018-IROS上的一篇文章,亮点是作者提出了Lines特征的VIO方案,还有就是提出一个新颖的回环检测,不是用传统的基于优化的方法或者BA,另外作者还发布了一个新的用于VIO的数据集.亮点主要还是在线特征的使用上,有更强的鲁棒性,能适应低纹理和光照变化的环境. Abstract: 提出Trifo-VIO系统,使用点和线特征的基于滤波的紧耦合立体VIO系统.线特征可以帮助点特征处理低纹理和光照变化的环境.在不使用全局BA或位姿图优化情况下,提出一个新的轻量级基于滤波的闭环检测以减少累计误差…

大公司跑在手机的似乎都是滤波MSCKF那种,有优化的但似乎功耗不行.还有就是杂交的前端滤波后面在挂地图,反正国内的似乎就是SVO, VINS, ORBSLAM,MSCKF组合起来. 缺啥补啥,那个太烂了就想办法换或者硬件加速.都是工程上的了,不过还是有很多trick. 说来滤波和优化类似,都是由于ba,bw,na,nw噪声的存在,优化的信息矩阵和滤波的方差的求解类似的,都是从噪声得到的.优化的边缘化,固定线性化点,保证可观性不变,滤波也可以通过改变矩阵保持可观性不变.还有就是increaseme…

狼人杀beta阶段任务与目标 简介 一.前言 狼人杀alpha阶段终于在组团刷夜中结束了,我们取得了一些成绩,同时也暴露了团队的一些问题.但不管怎样,有了在alpha版本中收获的经验,我们将在beta版本中走得更远. 二.目标简介 经过上一个阶段的开发,我们了解到宏伟的构想不如清晰实际的计划来得实在,因此,我们beta阶段的目标相对alpha阶段来说更加清晰和明确,同时也在工作量和消耗时间上有一个更精准的估计. 优化游戏流程,改善游戏体验 流程的简单清晰能大程度地改善用户的游戏体验,因此我们需要…