VIORB-SLAM学习(一)

最近在准备春招,复习了VIORB相关的知识点,并做了总结。

一、初始化

初始化的目的是恢复出陀螺加表零偏、重力g、尺度s。

使用一个单独的线程VINSInitThread() 进行初始化。初始化开始进行的标志是地图中关键帧的数目超过mnLocalWindowSize个(默认20)。

1.1 计算陀螺零偏

使用图优化的方法。

1.2 计算尺度和重力

       从所有的关键帧中,从第2个开始,依次选择3个相邻关键帧,记为1、2、3,则:

VIORB-SLAM学习(一)_第1张图片

 

 

1.3 计算加速度计零偏

VIORB-SLAM学习(一)_第2张图片

 

 

 

二、重定位时求出最近一帧的PVR、陀螺和加表的零偏。

2.1 计算陀螺零偏

使用图优化的方法。

2.2 计算加表零偏

       从20帧图像中依次选取连续的3帧,记为1、2、3,则:

 

 

 

 

VIORB-SLAM学习(一)_第3张图片

2.3 计算最后两帧的速度

       设最后两帧分别为k-1,k,则:

VIORB-SLAM学习(一)_第4张图片

 

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