这周末ORB-SLAM3出现了.先看了看论文.IMU部分没细看,后面补上. Abstract 视觉,视觉惯导,多地图SLAM系统 支持单目/立体/RGBD相机 支持pinhole/鱼眼相机 基于特征/紧耦合/视觉惯导,基于最大后验估计的SLAM系统,即使是在IMU的初始化阶段. 我们的系统更准2-5倍. 多地图系统,基于新的场景识别,提升了recall. 1. Introduction short-term data association 前段配 mid-tem data assocation

LocalTrajectoryBuilder意思是局部轨迹的构建,下面的类图中方法的参数没有画进去. 注意其中的三个类:PoseExtrapolator类,RealTimeCorrelativeScanMatcher类和CeresScanMatcher类. (1)PoseExtrapolator类(如下图),Node类和LocalTrajectoryBuilder类都有用到PoseExtrapolator对象,好像两者之间并没有什么关系? LocalTrajectoryBuilder中的Pose

简介 ORB-SLAM3是第一个能在单目.双目.RGBD鱼眼相机和针孔相机模型下运行视觉.视觉-惯导以及多地图SLAM的系统.其贡献主要包括两方面:提出了完全依赖于最大后验估计的紧耦合视觉-惯导SLAM系统,IMU初始化阶段也采用最大后验估计.可以在室内室外大小各种环境下运行,比其他算法快2-5倍.其次提出了多地图系统,DBoW2用于回环检测需要保证时间一致性,在验证几何一致性前需要匹配三个连续的关键帧到同一区域,虽然精度高,但是召回率低,因而回环检测过程太慢,之前的地图很难重复利用到.ORB-

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

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_{

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

融合方式概述 同SLAM发展过程类似,视觉融合IMU问题也可以分成基于滤波和基于优化两大类. 同时按照是否把图像特征信息加入状态向量来进行分类,可以分为松耦合和紧耦合两大类. 一.基于滤波的融合算法 1.1 松耦合 松耦合将视觉传感器和 IMU 作为两个单独的模块,两个模块均可以计算得到位姿信息,然后一般通过 EKF 进行融合. 可参考的算法有ethz的Stephen Weiss的ssf和msf 1.2 紧耦合 紧耦合则是指将视觉和 IMU 得到的中间数据通过一个优化滤波器进行处理,紧耦合需要把

初始化时需要求出的变量:相机和imu外参r t.重力g.尺度s.陀螺仪和加速度计偏置ba bg. 下面对两种算法初始化的详细步骤进行对比: 求陀螺仪偏置bg 求解公式相同,求解方法不同.公式如下,VI ORB-SLAM使用图优化的方式. Vector3d Optimizer::OptimizeInitialGyroBias(const vector<cv::Mat>& vTwc, const vector<IMUPreintegrator>& vImuPreInt)

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

OKVIS代码结构: okvis_apps: your own app okvis_ceres: backend main code, estimator, error term;  okvis_common: interface need to be derived, parameterReader; okvis_cv: frame and camera; okvis_frontend: visual detection, matching, triangulation and initial

最近几个月忙于博士毕业,找工作一直没有继续更新博客,希望以这一篇开始,每个月能够继续有几篇总结博客. 首先review一下比较著名的vio系统 Tightly coupled EKF: mainly ETH ASL R.Siegwart work Tightly-coupled EKF: MSCKF->MSCKF2.0->SR-ISWR  observability and consistency analysis ROVIO SR-ISWF Optimization: OKVIS VINS-

首先通过imu预积分陀螺仪和视觉特征匹配分解Fundamental矩阵获取rotationMatrix之间的约束关系,联立方程组可以求得外参旋转矩阵: 接下来会检测当前frame_count是否达到WINDOW_SIZE,确保有足够的frame参与初始化: bool Estimator::initialStructure(); 1. 保证imu充分运动,只需要考察线加速度的变化,计算窗口中加速度的标准差,标准差大于0.25则代表imu充分激励,足够初始化(这一部分在ios版本实现中被注释掉了,不

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

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

https://www.arduino.cn/thread-42852-1-1.html 关键数据打包 float roll, pitch, heading; Serial.print("Orientation: "); Serial.print(heading); Serial.print(" "); Serial.print(pitch); Serial.print(" "); Serial.println(roll); 接受判断关键  13

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

这篇文章主要讲解Java在创建对象的时候,初始化的顺序.主要从以下几个例子中讲解: 继承关系中初始化顺序 初始化块与构造器的顺序 已经加载过的类的初始化顺序 加载父类,会不会加载子类 创建子类对象会不会创建父类对象 例子1--继承关系中初始化顺序 先看简单的情况,看下面的例子: public class Father { public String fatherVar = "父类构造块初始化"; public static int fatherStaticVar; public int

在nginx启动过程中,模块的初始化是整个启动过程中的重要部分,而且了解了模块初始化的过程对应后面具体分析各个模块会有事半功倍的效果.在我看来,分析源码来了解模块的初始化是最直接不过的了,所以下面主要通过结合源码来分析模块的初始化过程. 稍微了解nginx的人都知道nginx是高度模块化的,各个功能都封装在模块中,而各个模块的初始化则是根据配置文件来进行的,下面我们会看到nginx边解析配置文件中的指令,边初始化指令所属的模块,指令其实就是指示怎样初始化模块的. 模块初始化框架 模块的初始化主要

nginx作为一个高性能的HTTP服务器,网络的处理是其核心,了解网络的初始化有助于加深对nginx网络处理的了解,本文主要通过nginx的源代码来分析其网络初始化. 从配置文件中读取初始化信息 与网络有关的配置命令主要有两个:listen和sever_name.首先先了解这两个命令的用法. listen listen命令设置nginx监听地址,nginx从这里接受请求.对于IP协议,这个地址就是address和port:对于UNIX域套接字协议,这个地址就是path. 一条listen指令只能