【SLAM】VINS-Fusion解析——流程

VINS-Fusion分析

因为时间原因，没有像vins-mono看的和写的那么具体。有时间的话我会补充完整版。
vins-fusion不像mono那样有三个node，它只有一个node，在rosNodeTest.cpp里。我推测之所以这样做，是为了方便非ros版的c++项目使用。先上流程图。

vins-fusion和vins-mono关于单目和双目的区别，主要体现在特征点的三角化，初始化和重投影误差上。

mono的三角化，是对前一帧和后一帧进行的，
fusion的三角化，是对左目和双目进行的。
mono的初始化，非常复杂，先SfM，再与IMU进行松耦合相互标定；
fusion的初始化，是在三角化后，再进行一次非线性优化就完成了。
mono的重投影误差，是左目的i，j时刻关于共视点的重投影；
fusion的重投影误差，是左目的i时刻和右目的j时候关于共视点的重投影。

基本上所有的内容都在estimator.cpp。
几个比较印象深刻的的地方。

feature_tracker里面，

并没有对imageConstPtr的时间/频率校准工作，而只是放在img_buf里面；
单目光流跟踪加上了反向光流追踪。

数据预处理，

没有采用messurements这个大的数据结构，而是用了几个小的vec来存放着对齐的数据；
对于边界位置的IMU采用，放弃了被相邻两帧共享的线性插值处理；

processMeasurements：

对于状态量Rs，mono里面初始化是Identity，而在fusion里面，初始化是用acc的平均值与gw对比就获得了相对于先验w系的旋转，通过这个获得Rs[0]；

然后初始化区别非常大，

没有construct和IMUvisual align那一些复杂的操作。此时PVQ都是w系的，那么左右双目的位姿也都是w系的，可以直接三角化双目的特征点获得特征点在w系上的坐标和逆深度；
之后就可以通过PnP进一步优化Ps和Rs。
最后非线性优化一下，就结束了。

TODO 而mono里面，能不能也采用一样的方式呢？一开始PVQ都是w系的，scaler也是，然后三角化不同pose，得到一些3D点，然后PnP优化？这样是不是精度就不行了？这是不是fusion双目版比mono版精度低的理由？

optimization:

重投影误差用的是不同camera之间的。

  //左相机在i时刻和j时刻分别观测到路标点
    ProjectionTwoFrameOneCamFactor *f_td = new ProjectionTwoFrameOneCamFactor(pts_i, pts_j, it_per_id.feature_per_frame[0].velocity, it_per_frame.velocity,
                                                     it_per_id.feature_per_frame[0].cur_td, it_per_frame.cur_td);
    problem.AddResidualBlock(f_td, loss_function, para_Pose[imu_i], para_Pose[imu_j], para_Ex_Pose[0], para_Feature[feature_index], para_Td[0]);
}

if(STEREO && it_per_frame.is_stereo)
{                
    Vector3d pts_j_right = it_per_frame.pointRight;
    if(imu_i != imu_j)
    {   //左相机在i时刻、右相机在j时刻分别观测到路标点
        ProjectionTwoFrameTwoCamFactor *f = new ProjectionTwoFrameTwoCamFactor(pts_i, pts_j_right, it_per_id.feature_per_frame[0].velocity, it_per_frame.velocityRight,
                                                     it_per_id.feature_per_frame[0].cur_td, it_per_frame.cur_td);
        problem.AddResidualBlock(f, loss_function, para_Pose[imu_i], para_Pose[imu_j], para_Ex_Pose[0], para_Ex_Pose[1], para_Feature[feature_index], para_Td[0]);
    }
    else
    {   //左相机和右相机在i时刻分别观测到路标点
        ProjectionOneFrameTwoCamFactor *f = new ProjectionOneFrameTwoCamFactor(pts_i, pts_j_right, it_per_id.feature_per_frame[0].velocity, it_per_frame.velocityRight,
                                                     it_per_id.feature_per_frame[0].cur_td, it_per_frame.cur_td);
        problem.AddResidualBlock(f, loss_function, para_Ex_Pose[0], para_Ex_Pose[1], para_Feature[feature_index], para_Td[0]);
    }
   
}