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

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

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

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

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

估计器初始化简述 单目紧耦合VIO是一个高度非线性的系统,需要在一开始就进行准确的初始化估计.通过将IMU预积分与纯视觉结构进行松耦合对齐,我们得到了必要的初始值. 理解:这里初始化是指通过之前imu预积分得到的数值和视觉结构得到的数值进行对齐整理,综合运算得到的是我们的初始值. 具体流程如下: 检查最新帧和之前所有帧之间的特征对应关系:如果能在滑动窗口中找到稳定的特征跟踪(超过30个被跟踪特征)和足够的视差(超过20个旋转补偿像素),就使用五点法恢复这两帧之间的相对运动:如果没有稳定的特征跟踪

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

系统框架介绍 1. Measurement Preprocessing(观测预处理):对图像提feature做feature tracking,输出tracked feature list, 对IMU做预积分,输出两帧图像间的IMU积分结果.这里应该还有个很重要的步骤, IMU和图像的数据同步, VINS-Mono代码中貌似没有体现, 不知道Mobile版本中是否有.2. Initialization: vision-only SfM用纯视觉估计相机运动和特征深度, 视觉得到一个相对运动, IM

IMU模型和运动积分 $R_{\tiny{WB}} \left( t +\Delta{t} \right) = R_{\tiny{WB}} \left( t \right) Exp\left( \int_{t} ^{t+\Delta{t}} {}_{\tiny{B}} \omega_{\tiny{WB}} \left( \tau \right) d\tau   \right)$ ${}_{\tiny{W}}V \left(t+\Delta{t} \right) = {}_{\tiny{W}}V\

VINS-Mono和VINS-Mobile是香港科技大学沈劭劼团队开源的单目视觉惯导SLAM方案.是基于优化和滑动窗口的VIO,使用IMU预积分构建紧耦合框架.并且具备自动初始化,在线外参标定,重定位,闭环检测,以及全局位姿图优化功能. 方案最大的贡献是构建了效果很好的融合算法,视觉闭环等模块倒是使用了较为常见的算法. 系列博客将结合课题组发表的paper,从代码层面,逐步剖析系统的各个模块,达到对单目VIO整体的把握,帮助自己理解各类算法,并开发出针对应用场景的视觉惯导SLAM系统.最终目标是

这是整篇论文的架构,下面针对每一部分进行自己的详细理解.(数学公式的问题没在博客里面解决,都是论文中的截图,尽可能美观==) 一.测量预处理部分(MEASUREMENT PREPROCESSING) 这部分做了两件事情(1)视觉前端处理(2)IMU预积分 (1)首先使用KLT稀疏光流法跟踪图片中的特征点,检测器通过设置两个相邻特征之间的像素的最小分离来执行均匀的特征分布,每张图片的特征点数目在100-300.检测出来的2D特征点经过F矩阵的RANSAC去除外点,然后投影到一个单位球面. 同时,该