Vins-mono

【SLAM】VINS-MONO解析——vins_estimator流程

5.vins_estimator基本上VINS里面绝大部分功能都在这个package下面，包括IMU数据的处理(前端)，初始化(我觉得可能属于是前端)，滑动窗口(后端)，非线性优化(后端)，关键帧的选取(部分内容)(前端)。我第一次看的时候，总是抱有一个疑问，就是为什么把这么多内容全都放在这一个node里面。为了回答这个问题，那么首先先搞清楚vins_estimator里面分别具体都是什么，为什么
iwander。·2020-07-14 12:45

vins-fusion代码解读[三] vio非线性优化optimization()函数

与vins-mono对比，vins-fusion在op
乌龟抓水母·2020-07-14 11:23

VINS-mono 解析 新特征

在17.12.29，VINS更新了代码加入了新的特征，包括mapmerge(地图合并),pose-graphreuse(位姿图重利用),onlinetemporalcalibrationfunction(在线时间校准函数),andsupportrollingshuttercamera(支持卷帘快门相机)。论文见https://arxiv.org/abs/1803.015491mapmerge(地图
Watkinstord·2020-07-14 11:21

VINS-mono 解析 生成用于回环检测的字典文件

VINS回环检测使用的是FAST（FeaturesfromAcceleratedSegmentTest）特征点检测，并利用BRIEF描述子存储特征。挑选了两个实时性较好的检测和描述。BRIEF提供了一种计算二值串的捷径，而并不需要去计算一个类似于SIFT的特征描述子。采用这样的组合，是因为基于处理器和内存的限制，为保证实时性要求。常见的字典库主要有DBoW2DBoW3fBoW等。写程序的过程中发现
Watkinstord·2020-07-14 11:51

VINS-Mono 代码详细解读——回环检测与重定位、四自由度位姿图优化

本文主要介绍VINS的闭环检测重定位与位姿图优化部分，作为系列文章的最后一节。回环检测的关键就是如何有效检测出相机曾经经过同一个地方，这样可以避免较大的累积误差，使得当前帧和之前的某一帧迅速建立约束，形成新的较小的累积误差。由于回环检测提供了当前数据与所有历史数据的关联，在跟踪算法丢失后，还可以利用重定位。论文中主要分为两部分：回环检测与重定位、4-DOF的位姿图优化。第一部分主要是为了通过回环检
hltt3838·2020-07-14 11:03

VINS-Mono Rviz测试

本人用的是Ubuntu18.04版本系统，Eigen3.3.4版本，ROS版本好像影响不大，和官方要求的不一样，但是结果还是成功的，若有失败的可以找相关博客。下面的运行的基础是保证系统安装成功ceres,opencv,eigen等需要的库，网上方法很多！步骤一、创建ROS工作空间mkdir-p~/vins/src//其中vins是自己起的-可以改变,src不能更改，就算建立文件夹cd~/vins/
hltt3838·2020-07-14 11:03

VINS-Mono 代码详细解读——视觉跟踪 feature_trackers

先看看这个连接：https://blog.csdn.net/liuzheng1/article/details/89406276目录原理代码框架一、feature_tracker_node.cpp1、程序入口intmain()sensor_msgs::PointCloud点云sensor_msgs::PointCloudPtrfeature_points(newsensor_msgs::Point
hltt3838·2020-07-14 11:02

VINS-MONO运行(运行VINS-Mono没有轨迹的原因)

VINS-MONO下载及编译与github中https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono的一致下载VINS-MONO文件cd~/catkin_ws
叫我李自信·2020-07-14 10:57

vins-fusion

港科大在2019年1月12号发布了Vins-fusion，从2017年发布的Vins-mono:单目+IMU，这次晋级了vins-fusion，demo中主要给出了四个版本：（1）单目+imu（2）纯双目
bufengzj·2020-07-14 08:06

vins-mono代码解读

对图像提feature做featuretracking,输出trackedfeaturelist,对IMU做预积分,输出两帧图像间的IMU积分结果.这里应该还有个很重要的步骤,IMU和图像的数据同步,VINS-Mono
anlaiji6783·2020-07-14 07:13

vins-mono视惯融合

vins-mono的安装配置ros运行环境安装kinectic版本ROSkinectic安装ceressolverCeresInstallationOpencv3.3.1安装可以省略该步骤，ros自带3.3.1
SolarSt0rm·2020-07-14 06:46

vins-mono保存、重载地图、evo工具测试

vins-mono保存、重载地图、evo工具测试地图保存与加载先跑起来修改地图保存的路径保存地图重载地图evo测评evo工具修改数据格式使用evo绘制轨迹与双目ORB_SLAM2进行对比下面咱们来对vins-mono
Hecttttttttt·2020-07-14 04:18

VINS-Mono源码分析1— feature_tracker(视觉前端)

VINS-Mono源码分析1—feature_tracker阅读提示：本博客逐行分析，有意者请耐心阅读。
闭关修炼到走火入魔·2020-07-14 03:47

unbuntu运行VINS-MONO实验总结

ubuntu16.04运行VINS-ONO实验总结——初探简介1.环境配置2.运行Euroc数据集３.小觅摄像头运行vins-mono简介VINS-Mono是香港科技大学沈劭劼团队开源的单目视觉惯导SLAM
尹扣扣·2020-07-14 03:37

[从零写VIO|第七节]——VINS-Mono代码精简版代码详解——run_euroc前端的数据处理(内容|代码)

vins_mono代码总框架如下图：前端的数据处理，包括两个部分，一个是图像的特征提取和匹配，再一个就是对IMU数据进行预积分。对于VINS-Course\CMakeLists.txt：生成两个库文件：camera_model，MyVio；生成两个可执行文件：run_euroc，testCurveFitting；我们重点看一下run_euroc的文件内容；//跑euroc数据集//将带有特征点和i
いしょ·2020-07-14 03:40

VINS-Mono代码学习记录（三）--feature_tracker

一、feature_tracker.h中的变量理解理解这些变量的含义非常重要，有一些非常容易搞混，让人费解。。。直接看吧！cv::Matmask;//图像掩膜cv::Matfisheye_mask;//鱼眼相机的掩膜//prev_img是上一次发布的帧的图像数据//cur_img是光流跟踪的前一帧的图像数据//forw_img是光流跟踪的后一帧的图像数据cv::Matprev_img,cur_im
一直等待花开１·2020-07-14 03:35

一周小结（七）——从零开始配置VINS-Mono运行环境

——《吕氏春秋》不知不觉都快要九月份了，将近三个月没写博客了，赶紧来补一篇，记录分享一下配置VINS-Mono编译环境的过程。一、简介VINS-Mono是单目视觉惯性系统的实时SLAM框架。
猛龙过江ing·2020-07-14 03:01

小觅深度版Ubuntu下跑vins-mono

最近实验室新买了小觅深度版相机（型号D1000-IR-120/Color），这里记录一下跑vins-mono的过程。
weixin_30952103·2020-07-14 02:34

VINS-Mono 代码解读

VINS-MonoSLAM源码解读标签：SLAMVIOIMU系统启动命令$roslaunchvins_estimatoreuroc.launch$roslaunchvins_estimatorvins_rviz.launch$rosbagplayYOUR_PATH_TO_DATASET/MH_03_medium.bag$roslaunchbenchmark_publisherpublish.lau
Rain-XIA·2020-07-14 02:54

Ubuntu 16.04 下 VINS-Mono 的安装和使用(RealSense ZR300)

VINS-MonoOverview本文介绍在Ubuntu16.04（ROSKinetic）的PC平台上使用RealSenseZR300的fisheyecamera(FOV:100x133)+IMU运行我对VINS-Mono
高晨光·2020-07-14 02:02

VINS-Mono 代码详细解读——视觉跟踪 feature_trackers

目录原理代码框架一、feature_tracker_node.cpp1、程序入口intmain()sensor_msgs::PointCloud点云sensor_msgs::PointCloudPtrfeature_points(newsensor_msgs::PointCloud)sensor_msgs::Imagesensor_msgs::ImuConstPtr2、回调函数voidimg_ca
try_again_later·2020-07-14 02:46

VINS-MONO环境搭建

1.Prerequisites1.1UbuntuandROSUbuntu16.04.ROSKinetic.ROSInstallationadditionalROSpacakgesudoapt-getinstallros-YOUR_DISTRO-cv-bridgeros-YOUR_DISTRO-tfros-YOUR_DISTRO-message-filtersros-YOUR_DISTRO-imag
tap880507·2020-07-14 02:10

Ubuntu16.04编译并运行VINS-MONO

入坑视觉SLAM已经快一年了,目前还没有完整的接触过VIO,一般来说,纯VO都不能满足工程应用需求,因此融合IMU是至关重要的.VINS作为开源VIO方案中效果数一数二的,实在是很有必要学习一下.并且关于VINS的学习资料很多,有许多大牛都写了相应的博客.本文只是记录一下自己运行VINS的一些经验.创建ROS工作空间首先保证电脑安装了ROS系统,在Ubuntu16.04系统中安装的是ROSkine
study！·2020-07-14 02:38

ubuntu16.04及ROS kinetic下使用ZR300 跑VINS-mono

ubuntu16.04及ROSkinetic下使用ZR300跑VINS-mono第一步：在ROS中安装ZR300驱动参考ROS官网，安装realsense-camera包，注意其中的安装前提，搞定安装前提之后再进行之后步骤
sinat_41128705·2020-07-14 02:14

VINS-Mono代码解析——状态估计器流程 vins_estimator/estimator_node.cpp

文章目录前言流程图代码结构输入输出estimator_node.cpp一程序入口intmain(intargc,char**argv)参数二订阅IMU、feature、restart、match_points的话题topic1imu_callback（）回调函数2feature_callback（）函数3restart_callback（）4relocalization_callback（）函数三
TB81266·2020-07-14 02:48

VINS-mono 代码解析——IMU预积分processIMU( )实现

()函数3evaluate（）函数4propagate（）函数5中值积分midPointIntegration（）6repropagate（）新的bias重新计算预积分7imu_factor.h前言在VINS-mono
TB81266·2020-07-14 02:48

VINS-Mono代码解读——视觉跟踪 feature_trackers

前言本文主要介绍VINS的视觉处理前端的视觉跟踪模块（feature_trackers）。论文第四章A节（IV.MEASUREMENTPREPROCESSING——A.VisionProcessingFront-end）可以看到其算法主要包括以下内容：1、对于每一幅新图像，KLT稀疏光流算法对现有特征进行跟踪；2、检测新的角点特征以保证每个图像特征的最小数目(100-300)；3、通过设置两个相邻
Manii·2020-07-14 02:32

VINS-Mono论文学习与代码解读——目录与参考

前言港科大的VINS-Mono作为目前stateoftheart的开源VIO项目，是研究视觉与IMU融合的必读算法，网上的论文解读与代码实现也非常丰富（感谢！）。
Manii·2020-07-14 02:32

VINS-Mono代码解读——各种数据结构 sensor_msgs

前言在看VINS-Mono的代码时，觉得非常有必要整理总结一下其中不同的数据结构，尤其是各种sensor_msgs的格式与具体含义。慢慢补充吧！
Manii·2020-07-14 02:00

VINS-Mono代码阅读笔记（二）：feature_tracker代码阅读

1.入口main函数feature_tracker结点的入口函数为feature_tracker_node.cpp文件中的main函数。main函数代码如下：/***feature_tracker_node的入口函数*/intmain(intargc,char**argv){ros::init(argc,argv,"feature_tracker");ros::NodeHandlen("~");r
文科升·2020-07-14 01:20

安装并运行VINS-Mono

0ARobustandVersatileMonocularVisual-InertialStateEstimatorVINS-Mono是单目视觉惯性系统的实时SLAM框架。它使用基于优化的滑动窗口配方来提供高精度的视觉惯性里程计。它具有高效的IMU预积分，包括偏差校正，自动估算器初始化，在线外部校准，故障检测和恢复，回环检测，全局位姿图优化，地图合并，位姿图重用，在线时间校准，卷帘快门支持。VIN
W_Tortoise·2020-07-14 01:54

VINS-Mono代码精简版代码详解-无ROS依赖(一)

精简版无ROS依赖的Vins-Mono代码（codeisprovidedby深蓝学院VIOClass）详解一代码框架主函数数据发布函数后端优化函数代码框架所详解的代码是深蓝学院课程提供的VIO代码，是港科大
jiweinanyi·2020-07-14 01:28

【SLAM】VINS-MONO解析——前端

各个部分的讲解如下链接：【SLAM】VINS-MONO解析——综述【SLAM】VINS-MONO解析——feature_tracker【SLAM】VINS-MONO解析——IMU预积分【SLAM】VINS-MONO
iwander。·2020-07-14 01:18

VINS-MONO 前端代码feature_trackers

1、主函数入口在feature_tracker_node.cpp1.1、ros::init1.2、设置logger级别1.3、读取参数readParameters()readParameters()读取config_file和vins_folder，并针对鱼眼相机添加mask图片路径1.4、读取内参readIntrinsicParameter1.5、判断是否加入鱼眼mask来去除边缘噪声1.6、订
a1059682127·2020-07-14 00:59

VINS-Mono 代码解析——视觉跟踪 feature_trackers

文章目录理论分析部分理论说明数据预处理框架ROS代码实现视觉跟踪代码结构一、feature_tracker_node.cpp1、voiding_callback(constsensor_msgs::ImageConstPtr&img_msg)二、feature_tracker.cppvoidFeatureTracker::readImage(constcv::Mat&_img,double_cur
TB81266·2020-07-14 00:12

VINS-mono——一套Visual-Inertial融合定位算法

期刊分享SLAMVINS-Mono：一种稳健的单目视觉惯性状态估计器上期刊分享SLAMVINS-Mono：一种稳健的单目视觉惯性状态估计器下1.VINS-Mono系统框架VINS-Mono的系统框架如图主要有以下几个部分
穿着帆布鞋也能走猫步·2020-07-13 22:20

VINS-Mono源码分析4— vins_estimator3(非线性优化)

VINS-Mono源码分析4—vins_estimator3初始化成功完成后，程序就进入了如下所示的代码中，if(result){solver_flag=NON_LINEAR;solveOdometry
闭关修炼到走火入魔·2020-07-12 19:17

VIO在走廊弱纹理环境下的优化——VINS-Mono的点线紧耦合优化

VIO在走廊弱纹理环境下的优化——VINS-Mono的点线紧耦合优化VIO在走廊弱纹理环境下的优化0.前言1.思路概述1.1SuperPixelSLAM1.2EdgeSLAM1.3PLSLAM2.算法实施
Jichao_Peng·2020-07-12 14:05

VINS-Mono关键知识点总结——边缘化marginalization理论和代码详解

VINS-Mono关键知识点总结——边缘化marginalization理论和代码详解VINS-Mono关键知识点总结——边缘化marginalization理论和代码详解1.边缘化理论1.1为什么要进行边缘化操作
Jichao_Peng·2020-07-12 14:33

从零开始使用Realsense D435i运行VINS-Mono

从零开始使用RealsenseD435i运行VINS-Mono从零开始使用RealsenseD435i运行VINS-Mono（1）安装测试librealsenseSDK2.0（2）安装测试realsense
Jichao_Peng·2020-07-12 14:32

深蓝学院从零开始手写VIO（四）——后端优化实践

本节课为主要以VINS-Mono为例，讲解VIO后端优化中的一些实践trick。非线性最小二乘问题求解的优化方法根据前几讲的内容可知，最小二乘
yuntian_li·2020-07-12 13:02

[从零写VIO|第七节]——VINS-Mono代码精简版代码详解——thd_BackEnd线程(内容|代码)

前面的两个线程thd_PubImuData、thd_PubImageData主要是获取IMU数据、获取图像数据以及进行特征提取和LK光流的跟踪。thd_BackEnd线程包括IMU预积分Estimator::processIMU和图像数据的进一步操作，其中包括初始化的一系列操作在Estimator::processImage。初始化完成后将进入后端进行滑动窗口的优化，进而得到优化后的状态估计结果。
いしょ·2020-07-12 11:49

[从零写VIO|第七节]——VINS-Mono代码精简版代码详解——IMU预积分(内容|代码)

理论知识之前在另一篇博客也整理过——指路目录1.为什么要进行IMU积分？2.连续时间下的IMU运动模型3.为什么要用IMU预积分？IMU的预积分量IMU的预积分误差预积分的离散形式4.误差传播预积分误差传播的形式F矩阵：V矩阵离散形式的PVQ增量误差的Jacobian和协方差5.IntegrationBase类6.【补充】在VINS-Course出现的IMU预积分6.1.在thd_BackEnd线
いしょ·2020-07-12 11:49

Launch VINS-Mono with Realsense D435i in RTAB-Map

Preparation:RemaptopicfromD435itortabmapFeedtheodometrytortabmapIntherqt_graphofvins_estimator,topic/vins_estimator/odometryiswhatrtabmapneeds.RunningLaunchrtabmap:roslaunchrtabmap_rosrtabmap.launchrt
weixin_30663471·2020-07-12 06:39

VINS技术路线与代码详解

VINS代码地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono参考文档：1.VINS-MonoARobustandVer
五行缺帅wangshuailpp·2020-07-12 05:55

VINS-Mono 理论详细解读——紧耦合后端非线性优化 IMU+视觉的残差residual、Jacobian、协方差、基于舒尔补的边缘化

本讲是VINS最核心部分了，前面经历了1）视觉跟踪feature_tracker、IMU预积分integrationBase类；2）初始化中SFM纯视觉估计滑动窗中所有帧的位姿和3D路标点深度、SFM与IMU预积分松耦合对齐求解初始化参数。在完成前面的初始化环节后，本节将进行第3部分，基于滑动窗的紧耦合后端非线性优化：将视觉约束、IMU约束、闭环约束放到一个大的目标函数中进行非线性优化，求解出滑动
try_again_later·2020-07-12 01:57

VINS-Mono理论学习——后端非线性优化

前言本文主要介绍VINS状态估计器模块（estimator）在完成了系统初始化后，对视觉与IMU信息进行基于滑动窗口的紧耦合过程中所用到的非线性优化理论。这部分对应论文第六章（VI.TIGHTLY-COUPLEDMONOCULARVIO），并参考了崔博的《VINS论文推导与代码解析》、深蓝学院的VIO课程内容。主要想对目标函数中视觉残差和IMU残差，以及对应的雅可比、协方差进行推导。一、状态向量与
Manii·2020-07-11 20:03

关于编译VIORBSLAM算法的若干问题

关于编译VIORBSLAM算法的若干问题文章目录1、目的2、论文以及代码3、编译遇到的问题汇总4、数据集测试5、结果评价1、目的主要目的是想与VINSmono算法进行结果上的对比，VINS-mono主要是前端基于光流法
纷繁中淡定·2020-07-11 17:32

视觉VIO--5.LM和Dogleg的对比与改进

题目1a.选用更优的LM策略，使得VINS-Mono在MH-05数据集上收敛速度更快或者精度更高b.实现dog-leg算法替换LM算法，并测试替换后的VINS-Mono在MH-05上算法精度LM算法流程图初始化
南山二毛·2020-07-11 15:13

VINS-Mono代码精简版代码详解-后端非线性优化(三)

非线性优化部分代码解析之前已经对VINS-Mono的初始化部分进行了介绍，下面结合代码和公式介绍其非线性优化部分。
jiweinanyi·2020-07-11 09:29
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