vins 第10页

VINS-Ｍono运行TUM VIO数据集地图，位姿保存问题

marinepig·2020-09-10 16:05

VINS-Fusion运行测试小觅相机 intel d4351i

D435i运行VINShttps://blog.csdn.net/weixin_41969600/article/details/96898034如何用RealsenseD435i运行VINS-Mono

樱桃木·2020-09-10 15:11

VINS-Fusion测试学习

//blog.csdn.net/huanghaihui_123/article/details/86518880旧版代码包：https://github.com/slightech/MYNT-EYE-VINS-FUSION-Samples

快乐飞奔的小菜鸡·2020-09-10 15:56

MYNTEYE小觅双目摄像头深度版+VINS测试

小觅双目深度版性能分析今年（18年）11月9号小觅智能科技的深度版双目相机上市，于是我在12月初花了2999软妹币购买了120度视角的相机。其中我比较感兴趣的是双目+惯导+结构光的多传感器融合，这样跑单目,双目，RGBD,VIO都没问题。关于深度计算内置了一颗“深度计算芯片”，可以在设备端完成双目深度计算，通常双目深度计算还是很耗时间的，之前的标准版需要性能很强的计算平台才能实时获得深度图。双目的

南山二毛·2020-09-10 15:05

VINS-Fusion探索（一）：跑通开源数据集

VINS-Fusion探索（一）：跑通开源数据集**背景最近项目要融合camera,imu和GPS,所以想到了港科大最新的开源框架VINS-Fusion.首先,肯定要把开源数据集跑通.

生活太艰难了·2020-09-10 10:54

视觉惯性融合学习笔记三 VINS Mono初始化方法

目录一、概述二、VINS-mono初始化方法2.1符号说明2.2纯视觉SfM2.3IMU预积分2.4视觉惯性匹配2.4.1陀螺仪偏置校正2.4.2初始化速度、重力和绝对尺度2.4.3重力细化这篇笔记会记录论文里的关于初始化的方法

我的笔帽呢·2020-08-30 11:11

VINS-Mono代码阅读笔记（十三）：posegraph中四自由度位姿优化

本篇笔记紧接着VINS-Mono代码阅读笔记（十二）：将关键帧加入位姿图当中，来学习pose_graph当中的紧耦合优化部分。

文科升·2020-08-25 07:47

超全面 | 裸机安装Ubuntu16.04+NVIDIA驱动410.78+CUDA10.0+cuDNN10.0+openCV3.4.2+相机驱动+yolov4+ROS+ORB-SLAM2+VINS

超全面|裸机安装Ubuntu16.04+NVIDIA驱动410.78+CUDA10.0+cuDNN10.0+openCV3.4.2+相机驱动+yolov4+ROS+ORB-SLAM2+VINS1准备U盘启动盘

Chen_Tianyang·2020-08-24 00:01

VINS-Fusion代码阅读（四）

pts_i和pts_j：具体指什么含义？（分别为第l个路标点在第i,j个相机归一化相机坐标系中的观察到的坐标，P¯¯¯cil\bar{P}^{c_i}_lPˉlci和P¯¯¯cjl\bar{P}^{c_j}_lPˉlcj）；tangent_base：正切平面上的任意两个正交基（在构造函数中通过计算？被赋值）；静态数据成员sqrt_info和sum_t：在何时被赋值的呢？classProjectio

weixin_30367169·2020-08-23 07:56

mydear_11000·2020-08-22 02:31

视觉惯性融合学习笔记二 VI_ORB初始化方法

一、概述视觉惯性融合导航系统（VINS）因为相机和IMU的互补特性而被关注，但性能提升的前提是能够获取好的初始值。好的初始值能提高定位准确性，帮助系统收

我的笔帽呢·2020-08-20 16:26

使用MYNT-EYE-D相机跑开源代码VINS_Fusion

使用MYNT-EYE-D相机跑开源代码VINS_Fusion这两天刚买了一个小觅智能公司型号为D1000-IR-120/Color的深度相机，探索了一下在VINS_Fusions上的融合方法，折腾了很久才成功

爱煮小米粥·2020-08-20 11:26

VINS思考总结

这是VINS积分的公式，因为前两项中包含Rwt，Rwt是要求得量，所以存在鸡生蛋，蛋生鸡的问题。但是预积分将参考坐标系设定为滑动窗口的第一帧，这样就避免了Rwt的计算。

马克西姆0·2020-08-20 10:59

VINS-Mono——后端优化

文章目录状态向量代价函数（Minimizeresidualsfromallsensors）IMU测量约束IMU测量残差优化变量雅克比矩阵协方差矩阵视觉测量残差重投影误差（视觉测量残差）优化变量雅克比矩阵协方差矩阵边缘化和FEJ舒尔补定义高斯分布与边缘化多元高斯分布联合高斯分布的分解协方差矩阵+均值信息矩阵+信息矢量总结状态向量VIO紧耦合方案的主要思路就是通过将基于视觉构造的残差项和基于IMU构造

渐无书xh·2020-08-20 02:56

VINS-Mono 代码详细解读——基于滑动窗口的紧耦合后端非线性优化 optimization()+滑动窗slideWindow()

上一篇文章是基于滑动窗的紧耦合后端非线性优化的理论部分，主要分为以下部分：VIO残差函数构建视觉约束：视觉重投影误差residual、残差对状态量的Jacobian、协方差IMU约束：residual、Jacobian、Covariance基于舒尔补的边缘化本文将对Estimator::optimization()函数的代码进行详细讲解。目录一、VIO残差函数构建1、需要优化的状态向量2、目标函数

try_again_later·2020-08-20 01:55

来研读VINS-Mono论文与代码

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货一、本系列概述本系列旨在对前一阶段学习vins-mono开源框架的总结。

AI算法修炼营·2020-08-20 01:43

七、VINS-mono 代码解析——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

文章目录前言紧耦合后端非线性优化系统框架一、VIO中的状态向量与代价函数1、需要优化的状态向量：2、目标函数为：二、视觉约束1.视觉重投影误差residual2、优化变量3、Jacobian4、协方差三、IMU约束1、残差：2、优化变量：3、IMU测量残差公式推导4、残差对状态量的Jacobian5、残差对状态量的协方差四、基于舒尔补的边缘化1、论文部分2、基本公式3、舒尔补4、marg后形成的先

TB81266·2020-08-20 01:03

（每日一读2019.10.25）一种基于通用优化方法的多传感器局部里程计估计框架（VINS-Fusion）

摘要为了提高机器人的鲁棒性和自主性，越来越多的传感器被安装在机器人上。我们已经看到了不同平台上安装的各种传感器套件，例如地面车辆上的立体摄像机、手机上带有IMU（惯性测量单元）的单目摄像机以及空中机器人上带有IMU的立体摄像机。虽然过去已经提出了许多状态估计算法，但它们通常应用于单个传感器或特定的传感器套件。它们中很少有能用于多传感器的情况。本文提出了一种通用的基于优化的多传感器里程估计框架。在我

南山二毛·2020-08-20 01:33

VINS 预积分雅各比矩阵和协方差矩阵推导过程

VINS预积分雅各比矩阵和协方差矩阵推导过程文章目录VINS预积分雅各比矩阵和协方差矩阵推导过程根据中值积分旋转角度误差推导过程速度误差推导过程位置误差推导过程根据以上的计算结果整理成矩阵形式根据中值积分

darkerJ·2020-08-20 00:13

VINS-Mono 代码详细解读——初始化2：视觉惯性松耦合初始化 visualIntialAlign（）

visualIntialAlign（）函数视觉惯性联合初始化这篇文章主要集中在讨论视觉部分和IMU部分之间的关联，如何对两部分进行对齐，使得系统完成初始化。目录visualIntialAlign（）函数视觉惯性联合初始化理论：视觉IMU对齐流程代码流程VisualIMUAlignment（）理论知识：视觉惯性校准（IMU预积分与视觉结构对齐）1、陀螺仪零偏bg标定2、速度v、重力g和尺度初始化s3

hltt3838·2020-08-20 00:10

VINS-Mono：一种稳健的单目视觉惯性状态估计器

编者序：本文提出的紧耦合滑窗VINS状态估计算法，可在未知状态情况下稳健初始化，具有线外参标定、统一定义在球面上的重投影误差、闭环检测和4自由度位姿图优化的特点。

danmeng8068·2020-08-20 00:05

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

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

预积分和后端优化IMU部分**https://blog.csdn.net/weixin_44580210/article/details/93377806本讲是VINS最核心部分了，前面经历了1）视觉跟踪

hltt3838·2020-08-19 23:40

VINS全局优化残差函数分析

VINS全局优化残差函数分析VINS的全局优化包含有与GPS低耦合的优化．即GPS作为一个观测(边)加入到整体的优化中去．其优化的依据是：帧与帧之间相对平移和旋转在局部是准确的含有gps的帧其位置应与gps

fb_help·2020-08-19 23:36

SLAM、自动驾驶算法、3D视觉岗位秋招知识点（附有解答）

本质矩阵E、单应矩阵H处理关键帧、李群李代数、特征点法与直接法手推BARANSAC在图像匹配上应用PnP（3D-2D）、ICP（3D-3D）直接法与光流法常见SLAMSLAM目录SVO中深度滤波器原理VINS-mono

try_again_later·2020-08-19 04:14

视觉惯性融合学习笔记一预积分理论

一、概述视觉惯性导航系统（VINS）相比较传统的视觉SLAM有更大的优势。对于相机快速运动和环境剧烈光照变化导致相机导航失效的情况，IMU能在短时

我的笔帽呢·2020-08-18 12:04

ROS中的package.xml的使用

文章目录package.xml作用package.xml写法(来自VINS-mono中vins_estimator)package.xml作用pacakge.xml包含了package的名称、版本号、内容描述

TB81266·2020-08-18 02:37

ros定义自己的消息类型

https://blog.csdn.net/u013453604/article/details/72903398cdcatkin_ws/srccatkin_create_pkgtest_msgs因为本次工程vins-mono-master

qq_29230349·2020-08-18 00:57

VINS（三）初始化与相机IMU外参标定

VINS（四）初始化与相机IMU外参标定和单目纯视觉的初始化只需要获取R，t和feature的深度不同，VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数，包括速度，重力方向，feature深度，以及相机IMU

刘二毛·2020-08-16 04:36

【VIO笔记（学习VINS的必备基础）】第三讲基于优化的IMU和视觉融合的实现原理

学习完这一系列课程再去看VINS才能做到不吃力，不然直接撸网上的各种VINS解析完全云里雾里-_-!

但守恒·2020-08-16 03:37

vio论文阅读

摘要：一个单目的VINS，由一个相机和一个低价格的IMU组成，组成了一个六个自由度的状态估计。但是，缺乏直接的距离测量在IMU处理，估计初始化，外部标定，非线性优化上提出了挑战。

purewaynee·2020-08-16 03:17

VINS详解之IMU预积分（一）

看VINS很久了，但一直处于似懂非懂的状态，因此想借着写博客的机会结合论文对代码进行详细的梳理。第一篇就从IMU预积分开始吧。

weixin_30267697·2020-08-16 02:17

基于中值积分的IMU预积分公式推导

1.2对k时刻状态量噪声的雅可比（F）推导1.2.1k+1时刻旋转噪声的雅可比1.2.3k+1时刻位置噪声的雅可比基于中值积分的IMU预积分公式推导最近一直在准备毕设，需要用到imu预积分的知识，大概把vins

高诚壑·2020-08-16 02:35

VIO系列一 | IMU预积分与边缘化解析

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货VINS-mono论文解读（IMU预积分+Marg边缘化）前面，我们已经对接下来的VIO系列主要内容有所介绍（感兴趣的可以关注：视觉与惯性传感器如何融合

AI算法修炼营·2020-08-16 01:55

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/

skyjhyp11·2020-08-16 01:50

VINS-Mono 代码详细解读——IMU预积分的残差、Jacobian和协方差

前言：对第k帧和第k+1帧之间所有的IMU进行积分，可得到第K+1帧的PVQ（位置、速度、旋转），作为视觉估计的初始值。每次qwbt优化更新后，都要重新进行积分，运算量较大。将积分模型转为预积分模型：PVQ积分公式中的积分项变为相对于第i时刻的姿态，而不是相对于世界坐标系的姿态。目录一、IMU离散中值预积分理论基础1、没预积分：PVQ连续、离散积分1、IMU模型2、连续时间IMU运动模型，积分PV

TB81266·2020-08-16 01:56

D435i运行VINS-mono以及Kalib标定

D435i运行VINS-mono以及Kalib标定系统说明：Ubuntu18.04内核版本：5.4.01、运行VINS-mono参考博客VINS（D435i）测试问题：**（1）**下载源码部分：步骤a

panda_like_me·2020-08-16 00:17

ROS采集安卓手机图像和IMU输出数据（时间戳对齐）

手机与Ubuntu14.04下的ROS连接，生成xxxx.bag文件，解析xxxx.bag文件得到图像（主要是可以对提取的图片进行标定，修改VINs-Mono的手机camera内参）将xxxx.bag文件的

Null_ooo·2020-08-15 21:37

视觉SLAM | RealsenseD435i相机标定

在运行VINS-MONO、VINS-Fusion等SLAM方案的时候，需要很准确的相机参数，否则很容易漂移。

白鸟无言·2020-08-15 07:21

视觉SLAM | 使用RealsenseD435i运行VINS-Fusion

使用RealsenseD435i运行VINS-FusionVINS-Fusion是基于双目的视觉惯导方案，不太符合我目前的需求，但这是我使用的第一个视觉SLAM方案，接下来还是简单记录下运行环境硬件环境

白鸟无言·2020-08-15 07:21

VINS_Mono测试（D435i）

平台1.CPU：i5-9400（ubuntu18.04）2.摄像头+imu模组：D435i安装步骤1.依赖库安装a.ros安装b.ceres安装2.RealsenseSDK安装a.下载源码gitclonehttps://github.com/IntelRealSense/librealsense.git推荐下载2.19版本安装b.依赖版本安装sudoapt-getinstalllibusb-1.0

苦型僧·2020-08-15 05:45

SLAM评测工具evo的使用

euroc数据集举例：evo_apeeuroceuroc_gt/MH_04_data.csvMH_04/vins_result_loop.csv-va-rfull--plot说明：-va-r参数会对齐轨迹

西部小狼_·2020-08-13 22:50

使用evo测评vins-mono

evo测评vins-mono一evo安装二vins-mono代码修改三测试一evo安装可以参考官方文档，或者：Sudoaptinstallpython-pipPipinstallevo--upgrade

King Ray·2020-08-13 17:47

clion调试ros程序

博主的一句话:磨刀不误砍柴工,用在这里太合适不过啦.clion调试ros程序,自己改了这里改那里,总是弄不好,还差点把环境变量改坏...想想后怕,做到现在,最不喜欢重装了.下面步骤:1.首先cd到你工作空间(以vins

xiaoshuiyisheng·2020-08-12 00:52

INDEMIND相机运行VINS-slam

IMSEE-SDKslam：VINS-Mono使用步骤：下载安装imsee-sdkgitclonehttp

Nie_Xun·2020-08-11 00:47

VINS-mono 三角化求解3D空间点坐标

三角化求解3D空间点坐标1、数学推导1.1向量叉乘1.2数学推算2、代码实现2.1VINS-Mono三角化2.2orb-slam三角化2.3Triangulate1、数学推导1.1向量叉乘在数学和向量代数领域

xiaoma_bk·2020-08-09 03:57

VINS marginalization源码分析

//VINS边缘化有两个策略，如果在slidingwindow中第二近的frame是关键帧则丢弃slidingwindow中最老的帧、否则丢弃该帧。无论丢弃哪一帧，都需要边

Flying Youth·2020-08-08 00:46

视觉惯性SLAM：VINS-Mono

视觉惯性SLAM：VINS-Mono这篇博客一些符号说明IV测量数据的预处理A.视觉处理前端B.IMU预积分V.初始化A.Vision-OnlySfMinSlidingWindowB.Visual-InertialAlignmentVI.TIGHTLYCOUPLEDMONOCULARVIOA

Armergg·2020-08-07 23:03

ov_eval说明

ov_evalpose_to_fileformat_convertererror_comparisonerror_dataseterror_singlerunerror_simulationtiming_singleruntiming_comparisonplot_trajectoriesreferenceov_evalopen_vins

jyakaranda·2020-08-05 11:59

vins-fusion学习笔记

自己写着玩的,很多地方没写全或者不对,别问,问就是不知道,俺确实不知道~~文章目录estimator.cppgetIMUInterval()initFirstIMUPose()processIMU()processImage()optimization()边缘化旧帧边缘化新帧vector2double()double2vector()updateLatestStates()slideWindow(

苏碧落·2020-08-04 18:29

推荐频道

vins