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_{

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

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

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

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]

对于复杂且高动态惯性配置的MEMS IMU应用,评估功能时需要考虑许多属性.在设计周期早期评估这些属性优于追逐开放性成果,从而实现“尽可能精确”.ADI近期举行的在线研讨会[适合高要求应用的高性能MEMS IMU解决方案]概述了这些属性以及关键应用条件. 这里我们分享此次研讨会讲义的部分内容,完整文档请点击[在线研讨会讲义PPT下载]适合高要求应用的高性能MEMS IMU解决方案 下载 什么是IMU? 它代表惯性测量单元. 当有人提到这个缩写名称时,我们先看一下传感器功能,它们能做什么. 想象一

1.扩展卡尔曼滤波EKF1.1线性化卡尔曼滤波1.2偏差微分方程的推导1.3线性化卡尔曼滤波的流程1.4 离散EKF2.误差状态的运动方程2.1连续时间的IMU系统动态方程2.1.1相关变量2.1.2真实状态运动方程(true-state kinematics equations )2.1.3标称状态运动方程(normal-state kinematics equations )2.1.4误差状态运动方程2.2离散时间的IMU系统动态方程2.2.1离散时间的IMU系统动态方程2.2.2误差状态的

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

通常的边缘化是将联合概率分布分解为边缘概率分布和条件概率分布的过程,这样可以将Sliding Window中较旧的状态边缘化出Sliding Window,同时保留其信息.并且保证了对应H海塞矩阵的稀疏,从而实现计算资源和计算精度的平衡.VINS中也可以将最旧的状态边缘化,但是在一些退化的运动下(例如悬停或者匀速运动),会造成当前运动状态的scale不可观,因此需要有选择地边缘化当前Sliding Window中的状态.具体来说,至少两个轴的加速度分量不为0时,尺度才是可观的.VINS中实现的是

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

本文作者是计算机视觉life公众号成员蔡量力,由于格式问题部分内容显示可能有问题,更好的阅读体验,请查看原文链接:代码解读 | VINS 视觉前端 vins前端概述 在搞清楚VINS前端之前,首先要搞清楚什么是SLAM前端? SLAM的前端.后端系统本身没有特别明确的划分,但是在实际研究中根据处理的先后顺序一般认为特征点提取和跟踪为前端部分,然后利用前端获取的数据进行优化.回环检测等操作,从而将优化.回环检测等作为后端. 而在VINS_MONO中将视觉跟踪模块(feature_trackers)

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

最近接到一个任务,在激光检测回环失败时,比如黑色物体多,场景大等,可否利用视觉进行回环检测.如果只是检测回环,现有的许多框架都可以使用.ORB-SLAM本身就有单目模式,且效果不错.但是发现ORB在检测回环时,必须要进行pose计算,产生地图点,然后根据地图点和回环之间的关系进行回环检测.这样就比较耗费资源,可否只检测回环,并不计算位姿与地图点.然后想到VINS也是有单目检测回环功能,就着手从VINS开始. 1. feature_tracker模块 这部分模块无需较大改动,只需要在节点里增加激光

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);

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}

近两年来,车联网.自动驾驶.无人驾驶.汽车智能化.网联化等成为了汽车行业的热点话题,未来汽车一定是朝着安全.可靠及舒适的方向发展.而这一切背后的发展都离不开传感器的作用,今天我们就来聊聊用途越来越广的惯性传感器--IMU. 一.惯性传感器(IMU)简介 IMU全称Inertial Measurement Unit,惯性测量单元,主要用来检测和测量加速度与旋转运动的传感器.其原理是采用惯性定律实现的,这些传感器从超小型的的MEMS传感器,到测量精度非常高的激光陀螺,无论尺寸只有几个毫米的MEMS传

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