Visual-Inertial

ORB-SLAM笔记——ORB-SLAM3的IMU初始化（1）理论部分

在正式说它的IMU初始化部分之前，还是跟随作者论文的思路，咱们再把Visual-Inertial的架构梳理一下。

RoBOt__Dreamer·2024-01-26 22:58

论文阅读：Stereo Visual-Inertial Odometry With Online Initialization and Extrinsic Self-Calibration

前言StereoVisual-InertialOdometryWithOnlineInitializationandExtrinsicSelf-Calibration这篇论文是2023年TIM上的一篇文章，主要是针对双目视觉惯性里程计的初始化问题，实现了一个除了估计IMU偏置，速度，重力，IMU-相机外参和平移比例因子的初始值等参数，同时还可以估计外参的初始化系统。一、问题背景视觉和IMU互补。不

独孤西·2024-01-05 07:43

【论文翻译】ADVIO: An Authentic Dataset for Visual-Inertial Odometry

ADVIO:AnAuthenticDatasetforVisual-InertialOdometry该数据集的特点：使用iPhone手机采集、真实复杂场景、对比现有商用和学术研究VIO系统性能【摘要】对于行人场景的VIO的研究，由于缺少真实和公开的基准数据集，很难准确比较各公开算法的不同点。已有的数据集缺少六自由度的真值，或由于选用光学跟踪系统构建真值，因此受限于很小的空间。我们利用的纯惯性导航的

大行至远·2023-11-29 17:07

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

摘要最先进的单目视觉惯性里程计(VIO)方法依赖于稀疏点特征，部分原因是它们的效率、鲁棒性和普遍性，而忽略了高级结构规律，如平面，这些在人造环境中很常见，可以用来进一步约束运动。一般来说，由于平面的存在空间很大，可以用相机观察平面很长一段时间，因此可以进行长期导航。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

vslam论文4：Dynam-SLAM: An Accurate, Robust Stereo Visual-Inertial SLAM Method in Dynamic Environments

出版：TRO2022摘要大多数现有的基于视觉的SLAM系统及其变体仍然假设观测是绝对静态的，无法在动态环境中表现良好。在这里，我们介绍了Dynam-SLAM(Dynam)，这是一种双目视觉惯性SLAM系统，能够在高动态环境中实现稳健、准确和连续的工作。我们的方法致力于将双目场景流与惯性测量单元(IMU)松耦合，用于动态特征检测，并将动态特征和静态特征与IMU测量紧耦合以进行非线性优化。首先，对测量

xsyaoxuexi·2023-11-04 19:10

【文献翻译】ICE-BA: Incremental, Consistent and Efficient Bundle Adjustment for Visual-Inertial SLAM

文章目录前言文献信息【文献翻译】CVPR2018论文：ICE-BA：视觉惯性SLAM的增量，一致和高效的束调整摘要1、引言2、相关工作3、框架3.1约束函数3.2局部和全局优化4、VI-SLAM的高效求解器4.1一般增量BA解决器4.2局部BA的改进4.3IBA的增量PCG5、相对边缘化6、评估6.1算法验证6.2局部准确性6.3解决器精度6.4与GoogleTango进行定性比较7、结论前言

YuYunTan·2023-10-15 16:19

imu预积分处理

VINS-Mono是HKUST的ShenShaojie团队开源的一套非常优秀的Visual-Inertial融合定位算法。关于算法的介绍以及论文可以通过此链接查看。

蓝天巨人·2023-06-12 11:57

EIP-VIO: Edge-Induced Points based Monocular Visual-Inertial Odometry

EIP-VIO:Edge-InducedPointsbasedMonocularVisual-InertialOdometryAbstractIntroductionTheProposedMethodExperimentalResultConclusions本文的主要创新点在于提出了俩种关键点信息用于提供代价函数中的重投影和像素亮度无误差信息的部分，同时结合IMU测量单元提高了系统的精度和鲁棒性。

冼yy·2023-01-18 11:12

【视觉SLAM】DM-VIO: Delayed Marginalization Visual-Inertial Odometry

L.v.StumbergandD.Cremers,“DM-VIO:DelayedMarginalizationVisual-InertialOdometry,”inIEEERoboticsandAutomationLetters,vol.7,no.2,pp.1408-1415,April2022,doi:10.1109/LRA.2021.3140129.论文阅读方法：Title，Abstract—

振华OPPO·2023-01-14 16:35

VINS-MONO概述

VINS-Mono是HKUST的ShenShaojie团队开源的一套Visual-Inertial融合定位算法，https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono

可即·2023-01-04 02:41

SLAM综述阅读笔记七：Visual and Visual-Inertial SLAM: State of the Art, Classification,and Experimental 2021

VisualandVisual-InertialSLAM:StateoftheArt,Classification,andExperimentalBenchmarking作者：MyriamServières,ValérieRenaudin,AlexisDupuis,andNicolasAntigny论文地址：https://www.hindawi.com/journals/js/2021/2054

light169·2022-12-21 06:30

【论文笔记】SD-VIS A Fast and Accurate Semi-Direct Monocular Visual-Inertial SLAM

关键词：视觉惯性；半直接SLAM；多传感器融合一、摘要：问题：如何权衡准确率和计算效率方法：半直接法。基于特征法的MVG进行初始化、后端优化和回环检测；滑动窗口优化结果：实现准确度和速度的均衡二、结论文章缺陷：无课题构思（如何一步步得到结论）：直接法追踪非关键帧并加速算法特征法回环检测，解决长期运行问题未解问题：扩展算法以支持多传感器融合三、粗看图表数据来源：EuRoC数据集重要指标：RMSE、平

Louis1874·2022-11-30 18:26

vSLAM重读(4): OKVIS--KeyFrame-based Visual-Inertial SLAM

1.摘要视觉传感器与IMU传感器互补==>VIO系统；由最初的以滤波为主题，现在逐渐转换为非线性优化来实现SLAM；提出一种方法将视觉信息与IMU测量数据紧密结合，将IMU的误差与路标点的投影误差结合在一个概率成本函数中，实现一种联合非线性优化。使用“关键帧”的概念，我们将一部分旧状态边缘化以维持有一定边界的优化窗口，从而确保实时操作。与只有视觉和松耦合的视觉惯性算法相比，我们的实验正式了紧耦合在

爱发呆de白菜头·2022-11-22 01:04

PL-VIO（点线slam）学习笔记（持续更新）

使用点和线特征的紧耦合单目视觉惯性里程计收稿日期:2018年3月23日;录用日期:2018年4月9日;发布日期:2018年4月10日摘要摘要:为解决这一问题的估计相机轨迹和建立一个结构三维(3d)地图根据惯性测量和视觉的观察,本文提出点线路visual-inertial

slam已经入土·2022-11-21 04:25

SLAM综述之ORB-SLAM3论文精读: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM

Jeff_ROS·2022-09-27 07:05

初学尝试 Ubuntu 18.04 运行 ORB-SLAM3 demo

论文链接：ORB-SLAM3:AnAccurateOpen-SourceLibraryforVisual,Visual-Inertial

张.Joshua·2022-04-04 07:41

Monocular Visual-Inertial State Estimation for Mobile Augmented Reality

contributions:Animprovedtightly-coupled,optimization-basedmonocularvisual-intertialstateestimationframeworkwithrobustinitialization,IMUbiascalibrationandloopclosureReal-timeimplementationofstateestima

thinkpp·2021-05-06 00:35

VINS-初始化:【翻译】Robust Initialization of Monocular Visual-Inertial Estimation on Aerial Robots

目录用于空中机器人的单目视觉惯性估计的鲁棒初始化摘要简介综述方法纯视觉结构IMU预积分视觉-惯性对齐非线性VINS估计讨论实验结果在公共数据集上的性能真实世界的实验结论用于空中机器人的单目视觉惯性估计的鲁棒初始化摘要在本文中，我们提出了一种鲁棒的在线估计器初始化算法，为单目视觉惯性系统（VINS）提供高质量的初始状态。由于VINS的非线性，较差的初始化可能会严重影响基于滤波的或基于图像的方法的性能

每天都在努力学习SLAM的小黑·2021-04-29 10:02

Spline Fusion: A continuous-time representation for visual-inertial fusion with application to...

[1]LovegroveS,Patron-PerezA,SibleyG.SplineFusion:Acontinuous-timerepresentationforvisual-inertialfusionwithapplicationtorollingshuttercameras[J].BulletinofMathematicalBiology,2013,74(8):1764.样条融合：一种应用

冬瓜大侠·2020-08-18 16:31

OKVIS论文翻译：Keyframe-Based Visual-Inertial SLAM Using Nonlinear Optimization

论文翻译下载链接（带图）：http://download.csdn.net/detail/u014679795/9762881论文原文：http://download.csdn.net/detail/u014679795/9762879Keyframe-BasedVisual-InertialSLAMUsingNonlinearOptimization摘要-视觉和惯性传感器的融合在机器人技术中已经

咱是文明人·2020-08-16 08:51

论文笔记_SLAM_VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator

出处【VINS论文翻译】VINS-Mono:ARobustandVersatileMonocularVisual-InertialStateEstimatorhttps://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/85683373解决方案的核心是一个鲁棒的基于紧耦合的滑动窗非线性优化的单目视觉惯性里程计(VIO)。本文创新鲁棒的初始化过程，它能够从未知的

skyjhyp11·2020-08-16 01:50

（算法分析）Relocalization, Global Optimization and Map Merging for Monocular Visual-Inertial SLAM

IV.AlgorithmA.Visual-inertialOdometry在局部BA中优化的量有：几个关键帧的位姿，速度，IMU的偏差，特征点的深度。仅一些关键帧暂时被放在局部窗口中。之前的关键帧都被丢弃在窗之外，为了能够约束计算的复杂度。按照文章所说，那么这幅图就代表了一个滑动窗的内容，其中x0,x1,x2,x3,x4是指关键帧的位置。f0,f1代表关键帧的特征点。第k个IMU的状态包括位置变量

stefanDM·2020-07-28 11:59

重磅解读！ORB-SLAM3，它来了，新增鱼眼模型、多地图等

ORB-SLAM3是第一个同时具备1）纯视觉（visual）数据处理、2）视觉+惯性（visual-inertial）数据处理、3）构建多地图（multi-map）功能，支持单目、双目以及RGB-D相机

我爱计算机视觉·2020-07-28 04:58

视觉惯性单目SLAM （二）算法基础知识

1.基本概念视觉惯性：Visual-Inertial(VI)VIORB-SLAM：视觉惯性ORB-SLAMVIORB-SLAM输入：IMU数据（用B表示，加速度：aB；角速度：ωB；时间间隔：△t）单目图像在图像中提取

Arrow·2020-07-27 16:48

视觉惯性单目SLAM （一）算法描述

1.视觉惯性ORB-SLAM基本知识视觉惯性：Visual-Inertial(VI)VIORB-SLAM：视觉惯性ORB-SLAMVIORB-SLAM输入：IMU数据（用B表示，加速度：aB；角速度：ωB

Arrow·2020-07-15 18:52

TUM VIO数据集介绍与尝试 The TUM VI Benchmark for Evaluating Visual-Inertial Odometry论文翻译

前言做SLAM或是CV方向的应该大都接触过TUM提供的各种数据集，如RGBD数据集、单目数据集等。最近TUM发布了关于VIO即视觉惯性状态估计的对应数据集，成为了继飞行数据集EuRoc、MAV、车辆数据集Kitti等之后的又一个常用大型数据集。本博客将就其数据集的论文《TheTUMVIBenchmarkforEvaluatingVisual-InertialOdometry》对TUMVIO数据集进

Manii·2020-07-14 20:05

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:MeasurementPreprocessing(观测预处理):对图像特征提取并跟踪新图像特征,输出trackedfeaturelist,对IMU做预积分,输出两帧图像间的IMU

穿着帆布鞋也能走猫步·2020-07-13 22:20

论文翻译：Keyframe-based Stereo Visual-inertial SLAM using Nonlinear Optimization

Keyframe-basedStereoVisual-inertialSLAMusingNonlinearOptimization摘要：精确度对于自主机器人来说是非常重要的。在这项工作中，我们提出了一种新颖的视觉惯性SLAM，它结合了立体摄像机和IMU，构建了稀疏地图，并准确地估计了摄像机的姿态。通过非线性优化将相机和IMU数据紧密耦合。预积分用于集成旋转、速度和姿势矩阵。在特征提取、关键帧选择、

DeH40·2020-07-07 19:52

港科VINS-Mono系统学习

HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.git系统框图如下主要分为：1、测量数据预处理：IMU预积分、Harris特征提取和跟踪2、外参标定和初始：手眼标定法获得外参旋转量、纯视觉SFM、Visual-Inertial

snnily·2020-07-05 12:43

【VINS论文翻译】VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator

回到目录写在前面港科大的VINS-Mono作为目前stateoftheart的开源VIO项目，是研究视觉与IMU紧耦合的必读算法，网上的论文解读与代码实现也非常丰富（感谢！）。为更好地进行学习，本人在几篇VINS论文解读与翻译的参考与改进下，完成了自己对全文的阅读与翻译，以后将逐步更新自己对算法的解读，欢迎大家一起讨论。原文：VINS-MonoARobustandVersatileMonocula

Manii·2020-07-05 08:21

关于TUM的视觉惯性数据集 Visual-Inertial Dataset

关于TUM的视觉惯性数据集Visual-InertialDataset最近想使用TUM的VIO数据集,发现网上关于它的资料比较少,大多数都是对TUMRGBD的介绍,所以将自己踩得坑记录一下,方便大家学习,有不对的地方还请指出.资料:TUMVisual-InertialDataset具体的资料介绍,请查看官网内容,此处不在赘述.着重记录自己遇到的问题真实轨迹位置每个数据集的真实轨迹都位于对应的tar

蒙牛铁观音·2020-07-01 06:16

港科大VINS-MONO入门（一）：框架入门及源码解析

一、VINS介绍VINS-Mono是HKUST的ShenShaojie团队开源的一套Visual-Inertial融合定位算法.介绍见(https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics

wbzhang233·2020-06-27 14:27

VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator

VINS-Mono：一种功能强大且通用的单目视觉惯性状态估计器摘要-由摄像机和低成本惯性测量单元（IMU）组成的单目视觉惯性系统（VINS）构成了六自由度（DOF）状态估计的最小传感器套件。然而，缺乏直接距离测量在IMU处理，估计器初始化，外部校准和非线性优化方面提出了重大挑战。在这项工作中，我们介绍了VINSMono：一种强大而通用的单目视觉惯性状态估计器。我们的方法从一个用于估计器初始化和故障

陌上尘离·2020-06-22 20:58

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算法：优点：成功完成了所有序列，不受硬件平台影响，鲁棒性高。缺点：太古老不考虑。新型算法以同样资源消耗获取更高的精度。OKVIS：优点：全平台保持精确，综合精确度与成功率仅次于VINS-Mono

Y.W.jian·2019-08-08 15:52

【ECCV2018】Modeling Varying Camera-IMU Time Offset in Optimization-Based Visual-Inertial Odometry

Amazingren·2018-10-10 10:19

Autonomous aerial navigation using monocular visual-inertial fusion（VINS）

题目：单目视觉-惯性融合自动导航摘要自主微型飞行器（MAV）具有成本和机动性优势，使其成为航空摄影，监视和搜索和救援等应用的理想机器人平台。随着平台缩小，MAV变得更能够在受限环境中运行，但它也引入了显着的大小和有效载荷约束。由于其重量轻，占地面积小，单视觉惯性导航系统（VINS）仅由惯性测量单元（IMU）和摄像机组成，在这种情况下成为最合适的传感器套件。事实上，它是最小的传感器套件，允许具有足够

陌上尘离·2018-07-02 18:41

VIO当中的预计分《On-manifold preintegration for real-time visual-inertial Odometry》

该博客是关于VIO当中预计分的知识。同时结合高翔博士的讲解PPT以及原文章。我刚开始也看不是很懂，然后不断的查各种知识甚至原文中的各种英文术语，然后先理解术语是什么意思，再将其与该论文中的应用场景对应，其中还选择择了高翔博士的《视觉SLAM十四讲作为参考资料》。预备知识—李群李代数李群李代数的知识参考了《视觉SLAM十四讲》以及预计分论文的前面部分。SO(3)特殊正交群也就是由三维旋转矩阵构成。S

LilyNothing·2018-01-20 17:35

vins-mono slam刚开始接触

VINS-Mono源码解析（一）系统框架1.VINS-Mono简介VINS-Mono是HKUST的ShenShaojie团队开源的一套Visual-Inertial融合定位算法.介绍见(https://

学之之博未若之之要-知之之要未若行之之实·2017-10-31 12:56

VINS-Mono源码解析（一）系统框架