MSCKF

使用realsense拍摄数据运行msckf-vio（转载）

他这里是修改MSCKF_VIO里面的launch文件里订阅的话题名称，也就是IMU的和两个摄像头图像的话题名称由他们自己原本的（可能是小觅的）改为D435i发布的IMU的和两个摄像头图像的话题名称（当然注意不止一个
TYINY·2024-02-02 19:55

MSCKF（一）——四元数的两种表示

四元数表示法Hamilton四元数表示法的缺陷Shuster四元数表示法Shuster表示法是如何解决Hamilton的缺陷的统一——如何使用两种四元数旋转的主动性与被动性上旋转的方向上总结写在前面最近看MSCKF
无人的回忆·2024-01-11 11:36

msckf_vio在ubuntu20.04中的编译

源码地址：https://github.com/KumarRobotics/msckf_vio目录层级示意如下，build和devel不必新建，后续指令会自动新建。
清风微升至·2024-01-07 20:12

msckf-vio 跑Euroc数据集，并用evo进行评估

id=kmavvisualinertialdatasetsevo评估工具代码：https://github.com/MichaelGrupp/evo向msckf-vio中添加保存位姿的代码，可参考https
清风微升至·2024-01-07 20:11

OpenVINS学习5——VioManager.cpp/h学习与注释

具体介绍：VioManager类整体分析VioManager类包含MSCKF工作所需的状态和其他算法。我们将测量结果输入到此类中，并将它们发送到各自的算法。
独孤西·2024-01-05 07:32

浅谈 vins 、mavros 和 px4 之间的坐标变换

二、里程计坐标变换关系本节主要介绍不同的里程计算法，如VINS-Fusion、msckf_vio、open_vins等里程计算法与世界坐标系的关系以及其内部
想要个小姑娘·2023-11-23 17:28

vslam论文14：Monocular Visual-Inertial Odometry with Planar Regularities（ICRA 2023）

所以，在本文中，我们设计了一种新颖的实时单目VIO系统，该系统在轻量级多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)中由平面特征完全正则化。我们
xsyaoxuexi·2023-11-04 19:40

VINS中的观测性问题

、BAproblem的观测性问题1、不可观方向2、解决方案3、优化问题中信息矩阵物理意义二、Keyframe-basedVisual-InertialSLAM的观测性问题1、不可观问题2、解决方案三、MSCKF
知也无涯12345·2023-09-19 19:45

从EKF到MSCKF

MSCKF在EKF框架下融合IMU和视觉信息，相较于单纯的VO算
寒墨阁·2023-07-29 13:43

MSCKF的理解之附录再议(即特征点三角化)

关于特征点三角化原文中一点不讲良心，这篇文章非常良心https://zhuanlan.zhihu.com/p/1036943741.点到射线距离平方和最优的方法每个相机的射线方程(3D)：x^=tCiw+kCiwRn^\hat{x}=t^w_{C_i}+k^w_{C_i}R\hat{n}x^=tCiw+kCiwRn^其中n^=(u,v,1)/(u2+v2+1)\hat{n}=(u,v,1)/\sq
fluggen_pferd·2023-06-21 06:34

MSCKF的理解(3.3状态扩增)

根据3.3的说法，也即是公式（14），相机的pose是IMU的pose而来。相机和IMU之间的外参是固定的，所以这两者知道一个就知道另一个了。所谓的状态扩增就是增加一个相机的位姿，新增加的相机位姿啥都不知道？要根据IMU的位姿来计算（因为IMU是实时更新的？）。q=q⊗qq=q\otimesqq=q⊗qp=qp+pp=qp+pp=qp+p所谓的协方差按照狄拉克记号就是P=∣X>变成|X,x>的时候
fluggen_pferd·2023-06-21 06:34

The Detail of The Error State in MSCKF

1.RotationTheerror-staterotationpropagationismarkedas(14)inmsckf2.0,Wegivethedetailof(1)inthissectionandfirstlysimplifythesamplefromto:Considering,wegivethefollowingderivationas:Theresultis2.VelocityW
轻骑兵1390·2023-04-19 13:40

[报错]process has died

在修改MSCKF代码时，遇到下图错误：百度无果在尝试了sleep函数未果后，总结出：在代码的某个位置，出现了矩阵匹配失败的问题我使用的笨办法就是，先通过cout，确定报错大致位置，注释前后的代码，看是否能继续运行
清风不远万里·2022-12-28 19:20

用自己的设备跑各种VI-SLAM算法(1)——VINS/PL-VINS/ROVIO/MSCKF

用自己的设备跑各种VI-SLAM算法（1）1VINS-Fusion2PL-VINS3ROVIO4MSCKF本人用的设备是一个海康单目相机和一个MTI惯导，已经预先用kalibr工具标定了内外参，进一步在不同
slender-·2022-12-17 15:16

MSCKF理论推导与代码解析

基于滤波的方法主要有MSCKF、S-MSCKF、ROVIO等，基于非线性的方法主要有OKVIS、VINS-MONO、VINS-Fusion等。在这一节，主要分析S-MSCKF的理论推导和代码解读。
Tom Hardy·2022-12-09 22:24

学习MSCKF笔记——后端、状态预测、状态扩增、状态更新

学习MSCKF笔记——后端、状态预测、状态扩增、状态更新学习MSCKF笔记——后端、状态预测、状态扩增、状态更新1.状态预测2.状态扩增3.状态更新学习MSCKF笔记——后端、状态预测、状态扩增、状态更新为了看懂后端代码
Leo-Peng·2022-12-07 05:16

通过能观性分析理解SLAM系统的可观维度

举个例子：真实VIO系统不能观的维度是4（位置和yaw角），而实际MSCKF不能观的维度变成了3，绕重力轴的旋转（yaw角）被错误地能观了，从而产生了不一致性（Inconsistency），系统
Terry Cao 漕河泾·2022-11-25 04:00

MSCKF那些事（一）MSCKF算法简介

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/763418091.什么是MSCKF?
haima1998·2020-09-17 11:33

MSCKF理论推导与代码解析

基于滤波的方法主要有MSCKF、S-MSCKF、ROVIO等，基于非线性的方法主要有OKVIS、VINS-MONO、VINS-Fusion等。在这一节，主要分析S-MSCKF的理论推导和代码解读。
3Ｄ视觉工坊·2020-08-19 23:49

v-loam源码阅读（二）视觉里程计

再转到VisualOdometry这一节点，这是我们在loam系列中没有接触过的，但对于熟悉视觉里程计以及loam系列的激光里程计的我们来说也不算太难，根据论文，前端是采用msckf作为视觉里程计，但从本版本的代码来看
若愚和小巧·2020-08-11 00:06

MSCKF-VIO源码框架及C++知识点总结

MSCKF-VIO源码框架及C++知识点总结摘要MSCKF-VIO程序架构前端前端流程图函数功能解读前端各主要函数模块耗时分析后端后端流程图函数功能解读后端各主要函数模块耗时分析运行过程分析ROS里的信息流图
Flying Youth·2020-08-08 00:45

msckf开山之作学习笔记

AMulti-StateConstraintKalmanFilterforVision-aidedInertialNavigationAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.EstimatorDescription3.1StructureoftheEKFstatevector3.2Propagation3.2.1Continuous-timesystemmodel
xiaoxiaoyikesu·2020-08-03 08:08

msckf_vio代码解读--msckf_vio部分

代码结构├──CMakeLists.txt├──LICENSE.txt├──README.md├──cmake│└──FindSuiteSparse.cmake├──config│├──camchain-imucam-euroc-noextrinsics.yaml│├──camchain-imucam-euroc.yaml│└──camchain-imucam-fla.yaml├──include
睫力上爬·2020-08-03 08:06

MSCKF_vio学习笔记

    最近因为项目需求，对MSCKF_vio的论文和代码进行了一番研读，现将学习过程记下。    MSCKF_vio是一种基于多状态约束卡尔曼滤波器的双目视觉里程计。
被酱油打·2020-08-03 05:06

学习MSCKF笔记——前端、图像金字塔光流、Two Point Ransac

学习MSCKF笔记——前端、图像金字塔光流、TwoPointRansac学习MSCKF笔记——前端、图像金字塔光流、TwoPointRansac1.图像金字塔光流2.TwoPointRansac算法3.
Jichao_Peng·2020-08-02 21:17

学习MSCKF笔记——四元数基础

学习MSCKF笔记——四元数基础学习MSCKF笔记——四元数基础1.四元数基本性质1.1加法1.2乘法1.3共轭1.4模1.5逆1.6单位四元数1.7指数1.8对数2.旋转的表示形式2.1轴角与旋转的定义
Jichao_Peng·2020-08-02 21:17

关于Marginalization的理解

Marginalization的在好多地方都出现过，概率里面，g2o，MSCKF，DSO等等还记得本科低年级线性代数课里面解一个线性方程组的方法么。
ziliwangmoe·2020-07-29 03:35

msckf_vio使用记录

但是，msckf_vio使用的是Ubuntu16.04withROSKinetic，Kinetic版本的ros使用的是opencv3。
无痕92·2020-07-28 15:05

视觉−惯性导航融合SLAM方案

其次，VIO实现的是一种比较复杂而有效的卡尔曼滤波，比如MSCKF（Multi-State-Cons
小秋SLAM笔记·2020-07-28 05:42

视觉惯导slam研究综述

文章目录1.引言2.MSCKF3.OKVIS4.VINS-Mono5.ROVIO&Maplab5.1ROVIO5.2Maplab1.引言作为vins(视觉惯性导航系统,visual-inertialsystem
su扬帆启航·2020-07-28 04:09

S-MSCKF 学习记录

S-MSCKF记录featureCallback1.imu数据预积分预测imu状态更新Q下面使用RK4积分更新p和v更新转移矩阵Φ更新协方差更新II的协方差更新IC的协方差删除积分过的imu数据2.状态更新
wangwangwang001·2020-07-28 01:48

MSCKF_VIO算法框架

SCKF_VIO算法1、MSCKF视觉惯性融合算法简介惯性导航利用惯性测量单元(IMU)测量得到的角速度、加速度信息进行惯性导航解算得到运载体的位置、速度、姿态(含航向)等信息，具有实时性好、动态性能好等优点
Baymax_在路上·2020-07-27 23:01

[VIO|实践]UBUNTU16.04跑MSCKF-双目代码

编译环境编译新建文件夹msckf-catkin_ws，里面再建一个叫src的文件夹，然后把解压好的代码集msckf放进去。
いしょ·2020-07-12 11:49

MSCKF算法流程框架

初始化摄像机参数、噪声方差（图像噪声、IMU噪声、IMU的bias）、初始的IMU协方差、IMU和摄像机的外参数、IMU和摄像机的时间偏移量*MSCKF参数：+状态向量里滑动窗口大小的范围、+空间点三角化误差阈值
いしょ·2020-07-12 11:17

VIO 初始化小结 - 10.17

首先review一下比较著名的vio系统TightlycoupledEKF:mainlyETHASLR.SiegwartworkTightly-coupledEKF:MSCKF->MSCKF2.0->SR-ISWRobservabilityandconsistencyanalysisROVIOSR
weixin_33918357·2020-07-12 08:17

RGBD VIO－RGBD相机预积分紧耦合

今年抽空研究了一下VIO，惯导和视觉融合分松耦合和紧耦合，目前主要用紧耦合，主要原因就是因为准，紧耦合一共有二种方式，基于滤波和基于优化的方法，基于滤波的有msckf，基于优化的开源代码主要有okvis
BundleAdjustment·2020-07-12 04:55

一步一步推导S-MSCKF（一）姿态表示方法

文章目录坐标系约定与外积的关系1三维向量的旋转变换1.1右手旋转1.2左手旋转2正交群3旋转矩阵3.1指数映射3.2左右手法则3.3坐标变换4四元数4.1指数映射4.2Hamilton与JPL参考文献坐标系约定与外积的关系如果统一使用右手坐标系，那么外积的方向要根据右手法则来判断；如果使用左手坐标系，就要使用左手法则来判断。但是无论哪一种方式，外积的计算都可以写成以下代数形式。给定三维向量a,ba
心田居士·2020-07-11 11:57

S-MSCKF代码阅读

.pluginlib理解与示例2.nodelet3.launch文件4.Eigen内存分配器5.std::map的第三个参数6.image_transport7.message_filter第二部分:MSCKF
知也无涯jx·2020-07-07 16:12

视觉惯性里程计 综述 VIO Visual Inertial Odometry msckf ROVIO ssf msf okvis ORB-VINS VINS-Mono gtsam

视觉惯性里程计VIO-VisualInertialOdometry视觉−惯性导航融合SLAM方案博文末尾支持二维码赞赏哦_视觉惯性SLAM专栏VINS技术路线与代码详解VINS理论与代码详解0——理论基础白话篇vio_data_simulationVIO数据测试仿真视觉惯性单目SLAM知识IO和之前的几种SLAM最大的不同在于两点：首先，VIO在硬件上需要传感器的融合，包括相机和六轴陀螺仪，相机产
EwenWanW·2020-06-30 01:06

Momenta SLAM 算法实习生 面试体验。

一面一面基本上是让我自我介绍了以下，因为最近工作在做VIO所以了看了MSCKF以及相关的论文延伸。Q1:说一下msckf的过程，介绍一下msckf，与EKF有什么不同？
睫力上爬·2020-06-29 12:06

slam松耦合紧耦合调研

optimization-based角度以及松耦合，紧耦合的角度进行归类，对几种常见slam做一下总结根据状态向量中是否加入图像特征信息来判断是否为松紧耦合viofilter-basedoptimization-based紧耦合MSCKF
thinkpp·2019-12-12 22:30

（每日一读2019.10.23）低漂移、鲁棒和快速的视觉-激光里程计和建图（VLoam）

参考：https://www.jianshu.com/p/cb7098567711论文：pdf摘要本文开发了一个低成本的立体视觉惯性定位系统，该系统利用有效的基于多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）的视觉惯性里程计
南山二毛·2019-10-23 19:49

VIO的一些随笔

大公司跑在手机的似乎都是滤波MSCKF那种，有优化的但似乎功耗不行。还有就是杂交的前端滤波后面在挂地图，反正国内的似乎就是SVO，VINS，ORBSLAM，MSCKF组合起来。
逍遥客33·2019-10-08 00:00

双目相机标定

1.简介双目相机：小觅mynteye-dD1000-50操作系统：Ubuntu16.04+ROSkinect目标：用mynteye运行msckf_vio模型刚开始先是把msckf_vio模型运行起来，但是发现相机不动的时候已经在非常快速的向某一个方向漂移
express_w·2019-08-14 17:46

VIO单目评测算法:A Benchmark Comparison of Monocular Visual-Inertial Odometry Algorithms for Flying Robots

ABenchmarkComparisonofMonocularVisual-InertialOdometryAlgorithmsforFlyingRobots飞行器单目VIO算法测评算法方面总结：MSCKF
Y.W.jian·2019-08-08 15:52

s-msckf代码笔记（二）

二、VIOVIO中IMU的状态向量为：xI=(GIqTbgTGvITbaTGpITCIqTIpCT)T\textbfx_I=\begin{pmatrix}{}_G^I\textbfq^T&\textbfb_g^T&{}^G\textbfv_I^T&\textbfb_a^T&{}^G\textbfp_I^T&{}_C^I\textbfq^T&{}^I\
OORRANNGGE·2019-05-10 10:05

s-msckf代码笔记（一）

s-msckf主要由image_processor跟msckf_vio两个节点组成。Image_processor中主要的算法位于ImageProcessor::stereoCallback()。
OORRANNGGE·2019-03-18 17:51

msckf_mono构建运行方法

ICRA2018的VIO综述文章《ABenchmarkComparisonofMonocularVisual-OdometryAlgorithmsforFlyingRobots》时，发现论文给出了单目版msckf
jjjwwwjjjwww·2018-04-14 19:15
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