IMU预积分技术最早由T Lupton于12年提出[1],C Forster于15年[2][3][4]将其进一步拓展到李代数上,形成了一套优雅的理论体系.Forster将IMU预积分在开源因子图优化库GTSAM中进行了实现,并完成了和其另一大作SVO的组合.这套理论目前已经被广泛的应用在基于Bundle Adjustment优化框架的Visual Inertial Odometry中.其中包括VI-ORBSLAM,港科大VINS,浙大ICE-BA等. 本报告对Foster的paper[3][4]

本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇. 承接第一篇的内容,本篇将推导IMU预积分的测量值,并分析其测量误差的分布形式. 传统捷联惯性导航的递推算法,以初始状态为基础,利用IMU测量得到的比力和角速度信息进行积分运算,实时更新载体的位姿及速度等状态,回顾上一篇给出的运动模型,如果已知k时刻的载体状态Rk.vk和pk,则利用IMU测量值可以直接递推得到k+1时刻的载体状态,根据这种思路,如果知道上一帧图像采样时刻载体的位姿和速度,则可以递推得到当前帧的位姿和速度.需要注意的是,传统的

给 StereoDSO 加 IMU,想直接用 OKVIS 的代码,但是有点看不懂.知乎上郑帆写的文章<四元数矩阵与 so(3) 左右雅可比>提到 OKVIS 的预积分是使用四元数,而预积分论文中使用 so(3) 的右雅克比.才疏学浅,先整理好 so(3) 的预积分,写好 StereoDSO 加上 IMU,再考虑其他的东西. 以下的内容参考预积分的的论文,还有它的 Supplementary Material.预积分的论文中有一些 typo 所以看上去还是比较迷的,参考网络上多份预积分论文的 p

首先通过vins_estimator mode监听几个Topic(频率2000Hz),将imu数据,feature数据,raw_image数据(用于回环检测)通过各自的回调函数封装起来 ros::Subscriber sub_imu = n.subscribe(IMU_TOPIC, , imu_callback, ros::TransportHints().tcpNoDelay()); ros::Subscriber sub_image = n.subscribe(, feature_callb

IMU的数据频率一般远高于视觉,在视觉两帧k,k+1之间通常会有>10组IMU数据.IMU的数据通过积分,可以获取当前位姿(p位置,q四元数表达的姿态).瞬时速度等参数. 在VIO中,如果参考世界坐标系对IMU进行积分,积分项中包含相对于世界坐标系的瞬时旋转矩阵,这样有几个问题: 1. 相对世界坐标系的旋转矩阵有drift,如果一直以其为基准进行积分,必然造成积分误差累积: 2. 在进行优化位姿调整时(通常是调整视觉KeyFrame的pose),相对于世界坐标系的pose会变化,因而优化后的瞬时

LDSO:具有回环检测的直接稀疏里程计:LDSO:Direct Sparse Odometry with Loop Closure Abstract—In this paper we present an extension of Direct Sparse Odometry (DSO) [1] to a monocular visual SLAM system with loop closure detection and pose-graph optimization (LDSO). As

相比典型的点云地图,语义地图能够很好的表示出机器人到的地方是什么,机器人“看”到的东西是什么.比如进入到一个房间,点云地图中,机器人并不能识别显示出来的一块块的点云到底是什么,但是语义地图的构建可以分辨出厨房中的锅碗瓢盆,客厅的桌子沙发电视机等.所以语义地图的构建,对于SLAM研究有着很重大的意义.本文和大家一起切磋小叙一下语义SLAM 的未来. 1 何为语义地图 一直以来,构建语义地图都是一个大家都一致认同的发展方向,主要原因有以下两点: ❶ 目前视觉SLAM方案中所采用的图像特征的语义级别太

https://www.sohu.com/a/242760307_715754 http://www.sohu.com/a/243155537_715754 https://www.sohu.com/a/243601310_715754 http://m.sohu.com/a/244040730_715754 https://search.bilibili.com/all?keyword=vio%E9%A2%84%E7%A7%AF%E5%88%86

1.参考资料2.相关定义3.IMU 的噪声模型3.1噪声的建模3.2白噪声和随机游走噪声的离散化3.3如何获取传感器噪声参数4.随机噪声和扰动的积分4.1建立模型4.2噪声的离散化模型推导4.3系统的状态误差方程4.4状态误差方程的积分4.4.1 第一项-状态误差4.4.2 第二项-测量白噪声4.4.3 第三项-扰动噪声离散化(随机游走噪声)4.5 离散的系统误差方程4.6 误差状态方程的其他说明4.7 Full IMU example 1.参考资料 <1>Kalibr IMU Noise M

  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

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

一.基本信息 http://www.alubi.cn/lpms-b2/ 安装ros教程 http://wiki.ros.org/lpms_imu https://lp-research.com/ros-and-lp-research-imus-simple/ Note: IMU坐标系方向与重力加速度的方向无关.切勿以重力加速度方向推断IMU坐标系方向. 二.使用方法 在system setting中打开蓝牙,连接IMU. rosrun rqt_plot rqt_plot & rosrun lpm

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

网页链接地址:http://www.slamcn.org/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 资料非常丰富,内容如下: 首页 目录 [隐藏]  1 SLAM 介绍 1.1 什么是SLAM 1.2 SLAM与视觉里程计(Visual Odometry) 1.3 SLAM和SfM 2 主流开源SLAM方案 2.1 视觉传感器 2.2 激光传感器 2.3 视觉(Visual)与IMU融合(VI) 2.4 后端优化工具 3 入门资料推荐 4 泡泡机器人 5 相关博客推荐 6 机器人

一年后再读SLAM~ 行业有了不少工程实践方面的突破 一.链接:https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/176732257 目前来说,受到业界肯定的比较成熟的主要是: 1.西班牙Universidad de Zaragoza的ORB_SLAM2:raulmur/ORB_SLAM2 2.港科大的VIO:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile 3.Google的SLAM:googlecartographer/carto

http://www.robotics.sei.ecnu.edu.cn/ROS2017/ ---- 往年暑期学校活动:2015年,2016年 报名开始时间7月2日晚10点:暑期学校报名,机器人挑战赛报名 致谢: 华东师范大学研究生院      计算机科学与软件工程学院 机器人挑战赛得到: 上海硅步科学仪器有限公司的赞助 组委会: 机器人操作系统(ROS)教育基金会      爱啃萝卜机器人(深圳)有限公司      易科Exobot机器人实验室      ROS星火计划 QQ群:46709396

摘要: ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作.ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估.此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特

一.公众号 泡泡机器人:泡泡机器人由一帮热爱探索并立志推广机器人同时定位与地图构建(SLAM)技术的极客创办而成,通过原创文章.公开课等方式分享SLAM领域的数学理论.编程实践和学术前沿. ​ 经典文章: ​ SLAM公开课 ​ ""每天一分钟"优秀论文解读 计算机视觉life:分享计算机视觉尤其是三维重建.SLAM方向的原创技术类公众号. ​ 经典文章: ​ 零开始学习SLAM系列文章 ​ SLAM方向新进展.总结综述类文章 ​ 深度相机系列文章 PCL点云:关注点云库PC

3D惯导Lidar SLAM LIPS: LiDAR-Inertial 3D Plane SLAM 摘要 本文提出了最*点*面表示的形式化方法,并分析了其在三维室内同步定位与映射中的应用.提出了一个利用最*点*面表示的无奇异*面因子,并在基于图的优化框架中证明了它与惯性预积测量的融合.所得到的LiDAR惯性三维*面SLAM(LIPS)系统在定制的LiDAR模拟器和实际实验中都得到了验证. 导言              准确.鲁棒的室内定位和地图绘制是非调音机器人应用的基本要求.室内环境通常是丰

3D惯导Lidar仿真 LiDAR-Inertial 3D Plane Simulator 摘要 提出了最*点*面表示的形式化方法,并分析了其在三维室内同步定位与映射中的应用.提出了一个利用最*点*面表示的无奇异*面因子,并在基于图的优化框架中证明了它与惯性预积测量的融合.所得到的LiDAR惯性三维*面SLAM(LIPS)系统在定制的LiDAR模拟器和实际实验中都得到了验证. I.介绍 准确.鲁棒的室内定位和映射是自动机器人许多应用的基本要求.室内环境通常是丰富的指令信息,如直线和*面,应加以利