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

内容不多,一个脚本,直接上代码 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class Move : MonoBehaviour { ; public float distance_v; public float distance_h; ; ; ;              //越大,头抬得越高     ;           //越小,头抬得越低     privat

using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;using System; //[Serializable] 由于class.struct不被Unity3d识别为可以Serialize的结构一般用于外部//[SerializeField] 用于内部 [Serializable]public struct CameraParameter{ public bool limitXAngle; pub

相机IMU融合四部曲(二):误差状态四元数详细解读 极品巧克力 前言 上一篇文章,<D-LG-EKF详细解读>中,讲了理论上的SE3上相机和IMU融合的思想.但是,还没有涉及到实际的操作,以及实际操作中会遇到的一些问题.所以,本文开始讲实际操作,包括,在相机和IMU融合的过程中,IMU速度的计算,加速度计和陀螺仪的使用,偏移的处理,重力的滤波等. 本文的主要参考文献为John sola的<Quaternion kinematics for the error state Kalman&g

相机IMU融合四部曲(一):D-LG-EKF详细解读 极品巧克力 前言 前两篇文章<Google Cardbord的九轴融合算法>,<Madgwick算法详细解读>,讨论的都是在SO3上的传感器融合,即,输出的只是纯旋转的姿态.只有旋转,而没有位移,也就是目前的一些普通的VR盒子的效果. 而<相机IMU融合四部曲>要讨论的是,在SE3上面的传感器融合,在既有旋转又有位移的情况下,该如何对多传感器进行融合.也就是,工程实践中的,如何把基于相机算出来的位姿,与IMU的位姿融

1. 研究背景及相关工作 1)研究背景 单目视觉惯性slam是一种旨在跟踪移动平台的增量运动并使用来自单个车载摄像头和imu传感器的测量结果同时构建周围环境地图的技术.视觉相机和惯性测量单元(imu)是slam技术的理想选择,因为这两种传感器模式尺寸小,价格便宜,功耗低,并且可以相互补充.视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好,但是如果遇到玻璃,白墙等特征较少的场景,基本上无法工作:imu长时间使用有很大的累计误差,但在短时间内,其相对位移数据又有很高的精度.所以视觉传感器失效时,融合imu

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

  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

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

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

前言 初次接触SLAM,公司要求用自己的设备来跑通vinsmono这个程序,虽然已经跑通了别人的数据包,但是真正自己上手来运行这个程序,发现真的是困难重重,特意在此记载下来整个过程,以供大家参考. 我这边使用的设备如下: 相机:公司给的杰锐微通的一款HF890 IMU: 公司给的LPMS-IG1 系统:ubuntu18.04 电脑:暗夜精灵5 相机标定 启动相机.安装标定软件 首先我们要对手上的摄像头进行标定,这个就无关无牌子了,除非你是D345i这样的大牌子. 首先usb接上电脑,我们使用官方

最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道怎么做,要么就是直接代码一贴,让你懵逼. 所以今天我想做的,是尽量给大家一个明确的阐述,并且能够上手做出来. 一. 标定 首先我们要对摄像头做标定,具体的公式推导在learning opencv中有详细的解释,这里顺带提一句,这本书虽然确实老,但有些理论.算法类的东西里面还是讲的很不错的,必要的时候

1 IMU真实状态运动模型 状态向量: \(x_{I}=\left[{{_{G}^{I}{q(t)}}^{T},{b_{g}(t)}^{T},{^{G}v_{I}(t)}^{T},{b_{a}(t)}^{T},{^{G}p_{I}(t)}^{T}},{{_{C}^{I}q(t)}^{T}},{{^{I}p(t)_{C}}^{T}}\right]^{T}\) 四元数\({_{G}^{I}{q(t)}}\)代表惯性系到IMU坐标系的旋转,\({^{G}v_{I}(t)}\)和\({^{G}p_{I}

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码

前言       临近毕业,整理一下之前做的东西.这篇博客来自于博主在2016年3月份投的一篇会议论文(论文主要介绍了一个基于手机摄像头和IMU的简单VIO系统,用于AR的Tracking部分,本博文是其中的数据采集部分).      本文的目的是将pc和手机连于同一局域网下,然后手机实时把相机和imu的数据打包成ros的消息格式,pc订阅这些消息,进行进一步的处理.      稍微好的安卓手机都会配备IMU(注意:很多手机只有单纯的三轴加速度计,并没有三轴的陀螺仪).博主用的是华为荣耀7,配备

      游戏中,我们经常会有这样的操作,点击场景中某个位置,角色自动移动到那个位置,同时角色一直是朝向那个位置移动的,而且相机也会一直跟着角色移动.有些游戏,鼠标滑动屏幕,相机就会围绕角色旋转. 看似很简单的操作,那么到底是怎么实现的呢?   我们把上述操作分解为以下几个步骤   角色的移动 1. 移动到下一个路点,线性插值.曲线插值 2. 角色朝向,一直面朝下一个路点   相机跟随角色 1. 相机俯视角度,决定相机的高度 2. 相机跟随距离,前向距离或者直线距离(就是三角形的水平边长或者斜

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

网上找了很多解决都是有问题的,研究了半天源码解决了这个问题.我是从整个相机启动和数据传输的过程着手的,这里捡重点介绍一下,最后会贴上修改后的两个源文件. 首先要知道一个概念. 图里的小圆圈是Home按键,不是摄像头:) 现在问题就是在什么地方进行旋转,如何旋转.这就需要了解JavaCameraView类的工作流程了.JavaCameraView实现了父类CameraBridgeViewBase的抽象方法connectCamera,这个方法主要做两件事 1.初始化相机,包括选择启动哪个相机,选择p

尝试进行Kinect2.0相机进行标定 1. Color镜头标定 $(u_{rgb},v_{rgb},1)=W_{rgb}*(x,y,z)$ Calibration results after optimization (with uncertainties): Focal Length: fc = [ 1094.03583 1087.37528 ] +/- [ 55.02816 51.42175 ] Principal point: cc = [ 942.00992 530.35240 ] +

Unity中Oculus分屏相机和普通相机一键切换 一.OCulus 分屏相机介绍 在VR开发工程中,总会觉得OC分屏的处理太慢,严重浪费时间啊! 但是不使用有不好调试,来回切换相机就成为了一个必须. 近来常用,所以就写了一个小功能来实现它.用tab来实现OC分屏相机和普通相机的切换. 说明:过于频繁切换,会导致Unity崩溃,所以限制了2秒的最短切换频率. 二.具体怎么实现呢? 首先, 新建一个工程吧.我使用的Unity版本为5.1.1f,64位版本.当然32位也是可以的. 然后, 导入了20