重定位 | VINS-Mono 论文公式推导与代码解析分讲

4. 重定位
4.1 Loop Detection

Vins-Mono 利用词袋 DBoW2 做 Keyframe Database 的构建和查询。在建立闭环检测的数据库时,关键帧的 Features 包括两部分:VIO 部分的 200 个强角点 和 500个 Fast 角点,然后描述子使用 BRIEF (因为旋转可观,匹配过程中对旋转有一定的适应性,所以不用使用ORB)。

Describe features by BRIEFF

eatures that we use in the VIO (200, not enough for loop detection)
Extract new FAST features (500, only use for loop detection)

Query Bag-of-Word (DBoW2)
Return loop candidates

4.2 Feature Retrieval

在闭环检测成功之后,会得到回环候选帧,所以要在已知位姿的回环候选帧和滑窗内的匹配帧通过 BRIEF 描述子匹配,然后把回环帧加入到滑窗的优化当中,这时整个滑窗的状态量的维度是不发生变化的,因为回环帧的位姿是固定的。
Try to retrieve matches for features (200) that are used in the VIO
BRIEF descriptor match

Geometric check
2D-2D: fundamental matrix test with RANSAC
3D-3D: PnP test with RANSAC
At least 30 inliers
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4.3 Tightly-Coupled Relocalization

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