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VINS_FUSION的global融合思想

VINS_FUSION的global融合思想文章目录VINS_FUSION的global融合思想使用全局融合的原因GPS的缺点融合的目的算法架构观测和状态约束关系GPS融合思路GPS残差计算代码段參考文献使用全局融合的原因局部观测存在累计漂移

苏碧落·2020-08-04 18:58

提高mavros中IMU话题的发布频率

数据飞控计算过后的IMU数据总结更改启动文件在上位机上很多时候都需要用到无人机的IMU信息，我用的飞控硬件是Pixhawk4，感觉IMU还算比较好的，但是mavros实际发送的IMU频率只有50HZ，对于vins

dckwin·2020-08-03 22:15

VINS-Mono运行小觅相机bag包

VINS-Mono运行小觅相机bag包1.小觅相机SDK安装2.VINS-Mono安装3.修改VINS-Mono启动文件4.VINS-Mono运行小觅bag包1.小觅相机SDK安装可参考官方给定使用说明书

w风的季节·2020-08-03 22:31

具体实现时的一些注意事项，起飞时的机头朝向。

这个坐标系变换很重要，因为咱的这个vins天然地不带磁罗盘，所以它都是以它初试那一刻作为正方向的，就是X的正方向的，那在这种情况下的话你起飞之前一定要把机头永远朝向一个方向，就是你的这个transfer.py

诗筱涵·2020-08-03 11:38

VINS-Mono：一种鲁棒且通用的单目视觉惯性系统

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达Part1.基本信息本文提出了一种基于紧耦合滑动窗口非线性优化方法的单目视觉-惯性系统，来自港科大沈老师实验室。这篇论文的亮点包括提出了效果最佳的IMU预积分理论、估计器初始化机制、故障检测和复原机制、外参在线校订、基于优化的紧耦合VIO、重定位机制以及全局位姿图优化模块等内容。论文开源地址：https://github.com/HKUST-A

3Ｄ视觉工坊·2020-08-01 11:51

VINS-Mono预积分公式推导

写在前面最近看了ESKF之后，收获蛮大的，特别是对于四元数的残差的推导，感觉给出了一个很标准的推导方式，因此就趁热打铁，把VINS中的预积分部分残差推导了一下，也算是对上了VINS中imu_factor.h

无人的回忆·2020-07-30 18:58

VINS理论与代码详解5——基于滑动窗口的单目视觉紧耦合后端优化模型

VINS理论与代码详解5——基于滑动窗口的单目视觉紧耦合后端优化模型终于讲到了真正的视觉惯性紧耦合系统了，（在这里插一句，算是写博客和学习一个SLAM系统的心得吧，一开始我们可能抱着一个必胜的心态打算征服所有的知识点和难点

五行缺帅wangshuailpp·2020-07-30 17:02

VIO系列一 | VINS-mono 论文解读：总体框架

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·2020-07-30 16:56

重定位 | VINS-Mono 论文公式推导与代码解析分讲

4.重定位4.1LoopDetectionVins-Mono利用词袋DBoW2做KeyframeDatabase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)。DescribefeaturesbyBRIEFFeaturestha

qq_43525734·2020-07-30 16:09

VINS-Mono 笔记

Clonetherepositoryandcatkin_makeRunVINS-MonowithEuRoCbag.与GroundTruth对比保存posegraph加载地图总览系统框架论文框架代码结构代码文件目录VINS-Monorostopiclist

冬瓜大侠·2020-07-30 16:45

VINS-Mono翻译

Abstract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)构成了用于度量六自由度状态估计的最小传感器套件。

是皮皮攀呀，·2020-07-30 16:22

VINS-MONO翻译以及理论推导系列(一)：IV测量预处理

IV：测量预处理该部分描述惯性以及单目视觉测量预处理步骤。对于视觉测量，我们追踪连续帧间的特征点以及在最近的帧中检测新的特征点。对于IMU测量，对两连续帧进行预计分。注意到我们使用的廉价的IMU，其测量值会受到偏置和噪声的双重影响。因此我们在IMU预计分的过程中特别考虑偏置。A.视觉处理前端对每一帧新的图像，KLT稀疏光流算法[29]对现有的特征点进行跟踪.同时，检测新的角点特征[30]以维持每帧

稻壳特筑·2020-07-30 15:10

VINS-Mono之外参标定和视觉IMU联合初始化

文章目录1.前言2.外参标定(利用旋转约束估计外参数旋转qcb)q^{b}_{c})qcb)3.视觉IMU联合初始化3.1陀螺仪偏置的估计(利用旋转约束估计bwb_{w}bw)3.2速度、重力和尺度初始化(利用预积分约束估计vbkbkv^{b_{k}}_{b_{k}}vbkbk、gc0g^{c_{0}}gc0、sss)3.3优化重力向量gc0g^{c_{0}}gc03.4对齐导航世界坐标系1.前言

Hansry·2020-07-30 13:26

VINS-Mono之后端非线性优化 (目标函数中视觉残差和IMU残差，及其对状态量的雅克比矩阵、协方差递推方程的推导)

文章目录1.前言2.非线性最小二乘2.1Guass-Newton和Levenberg-Marquardt2.2鲁棒核函数下状态量增量方程的构建3.局部BundleAdjustment代价函数的构建4.IMU测量残差(增量误差)及其对状态量雅克比矩阵、协方差递推方程的推导4.1IMU测量残差(增量误差)4.2IMU优化变量4.3IMU增量残差对状态量的雅克比矩阵4.4协方差递推方程5.视觉测量残差（

Hansry·2020-07-30 13:25

VINS-Mono之IMU预积分，预积分误差、协方差及误差对状态量雅克比矩阵的递推方程的推导

文章目录1.前言2.IMU模型3.基于世界坐标系下的IMU运动模型3.1连续形式下的IMU运动模型3.2离散形式下的IMU运动模型3.2.1欧拉法离散形式3.2.2中值法离散形式4.IMU预积分(基于第K帧IMUbody坐标系下的运动模型)4.1连续形式下的IMU运动模型4.2离散形式下的IMU运动模型4.2.1两帧之间PVQ增量的欧拉法离散形式4.2.2两帧之间PVQ增量的中值法离散形式5.非线

Hansry·2020-07-30 13:23

VINS-MONO翻译以及理论推导系列(三)：VI紧耦合单目VIO、VII重定位

VI.紧耦合单目VIO估计器初始化后，我们采用基于滑动窗口的紧耦合单目VIO进行高精度和鲁棒状态估计。图3显示了滑动窗口的图示。A.公式化滑动窗口中的完整状态向量定义为：其中是捕获图像时的IMU状态。它包含了IMU在世界帧中的位置、速度和方向，以及在IMU本体坐标帧中的加速度计偏置和陀螺仪偏置，n是关键帧的总数，m是滑动窗口中的特征总数，是第一次观测到的特征的逆深度。我们使用视觉惯性集束调整公式（

稻壳特筑·2020-07-30 13:56

VINS-MONO翻译以及理论推导系列(四)：VIII全局位姿图优化、IX实验结果

VIII.全局位姿图优化重新定位后，局部滑动窗口移动并与过去的姿态对齐。利用重定位结果，提出此位姿图优化步骤以确保将过去姿势的集合登记为全局一致配置。由于我们的视觉惯性设置使滚动和俯仰角完全可观测，累积漂移只发生在四个自由度(x，y，z和偏航角)。为此，我们忽略了对无漂移的滚转和俯仰状态估计，只进行了四自由度位姿图的优化。A.位姿图中添加关键帧当关键帧从滑动窗口中边缘化时，它将被添加到位姿图中。这

稻壳特筑·2020-07-30 13:56

LOAM：实时的雷达里程计和建图

之前对视觉SLAM主要的开源框架，ORB-SLAM2、SVO等进行了介绍，然后疫情期间对VINS-Mono进行了详细的源码解析，接下来考虑到工作原因需要用到激光雷达、GNSS、IMU等多传感器融合，所以接下来会对最经典的激光

try_again_later·2020-07-30 01:25

室内高精度采集及应用解决方案来了！一键获取

室内高精度采集技术原理室内高精度采集采用了基于SLAM框架和IMU融合技术的视觉惯性系统VINS(visual-inertialsystem），提供了低成本室内测图的解

supermapsupport·2020-07-30 00:26

小觅双目摄像头标准版视觉惯性 SLAM DEMO

说到vins，就很难不让人想起另一个通过视觉与imu融合的经典——OKVIS。

qq_43525734·2020-07-29 23:34

Vins-Fusion 学习笔记

VINS-Fusion基本介绍VINS-Fusion是继VINS-Mono和VINS-Mobile（单目视觉惯导SLAM方案）后，香港科技大学沈劭劼老师开源的双目视觉惯导SLAM方案，VINS-Fusion

qq_43525734·2020-07-29 23:03

运行ORB-SLAM3-ros

按照vins-mono的处理方式改一下就好。写完才发现git上已经有人写了，这里放个链接吧。

Brent_Chen·2020-07-29 15:48

联想拯救者Y7000P：WIN10双系统的Ubuntu重装及VINS-Mono的配置

联想拯救者Y7000P：WIN10双系统的Ubuntu重装及VINS-Mono的配置前言碎碎念双系统中的Ubuntu重装Ubuntu卸载Ubuntu重装Ubuntu配置基础问题配置VINS-Mono环境配置配置

jdzzyz·2020-07-29 04:07

从0开始跑通VINS FUSION（KITTI数据集）

代码连接：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion环境：这里和作者github主页一致，但由于条件有限，我使用的是虚拟机。

X1C258388·2020-07-29 01:16

SVO半直接视觉里程计学习与归纳

*前段时间在一篇文章中看到了关于“单目视觉惯性vio算法的比较与分析”在最后的结论中提到，svo的算法具有很高的计算效率，并且svo算法具有较强的可拓展性，如下图所示，svo+gstam可以达到仅次于vins

MangoGZH·2020-07-28 22:31

萌新学VINS-Fusion（三）------双目和GPS融合

虽然要过年了，而且每天还要在家里小店打工，但是网红之路不能停对吧，这篇博客写关于VINS-Fusion和GPS的融合。

slam萌新·2020-07-28 20:53

萌新学VINS-Fusion（二）------初始化

源码：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-FusionprocessImage函数在介绍初始化之前，我们先从后端接收到数据开始。

slam萌新·2020-07-28 20:52

萌新改代码系列（一）--VINS+GPS

VINS与GPS组合距离上次写博客过去了快一年了，这一年来我一直忙于与SLAM方向几乎没有关系的科研工作，说来惭愧，最终也没研究出个啥。

slam萌新·2020-07-28 20:52

VINS-MONO边缘化策略

VINS中的滑窗优化策略，将滑出窗外的帧与滑窗内的帧的约束使用边缘化的形式保存为先验误差进行后续非线性优化，以保留约束信息。本文对具体的方案进行记录。

Lemonade__·2020-07-28 20:36

orbslam2初始化流程

这里总结一下orbslam2的初始化过程，和之前vins的视觉初始化比较看看有什么不同文章目录程序入口MonocularInitialization()CreateInitialMapMonocular

batmanShu·2020-07-28 20:51

IMU预积分及残差雅克比计算

前段时间推了泡泡机器人邱笑晨博士的IMU预积分公式,收获很大,再看到VIORB的时候,大都用的这一套公式.后再看VINS的时候,VINS用的是连续时间的预积分,看一些大佬的博客,说代码里写的是离散时间的

xiaoshuiyisheng·2020-07-28 20:27

双目相机发布并显示ROS图像话题topic

并提供接受显示图像信息的ros代码可被应用于VINS双目等开源软

十里桃园·2020-07-28 20:54

[vins-mono代码阅读]边缘化

先记住这张图，特别好，这张图中将所有的参数块变量和约束因子根据待marg的变量分为不同的组，在边缘化过程中，我们只需要关注处理下图中的xm,xb,zc的信息。classResidualBlockInfostructResidualBlockInfo{ResidualBlockInfo(ceres::CostFunction*_cost_function,ceres::LossFunction*_l

daojun12138·2020-07-28 20:11

VINS 估计器之优化与边缘化

VINS的优化除了添加了投影残差，回环检测残差，还有IMU的残差，边缘化产生的先验信息残差等。有些比较难理解，可参考此博客和知乎回答。

weixin_34232617·2020-07-28 19:08

VINS（一）简介与代码结构

VINS-Mono和VINS-Mobile是香港科技大学沈劭劼团队开源的单目视觉惯导SLAM方案。是基于优化和滑动窗口的VIO，使用IMU预积分构建紧耦合框架。

weixin_34190136·2020-07-28 19:27

VIN-Fusion config with Realsense D435i

FirstshotCopythe.launchfileinpackageVINS-Fusiontothedirectoryofrealsense2_cameara/launch$cp/home/william/catkin_ws/src/VINS-Fusion

weixin_30687811·2020-07-28 16:21

ORB_SLAM2视觉惯性紧耦合定位技术路线与代码详解0——整体框架与理论基础知识

ORB_SLAM2的作者在2017年提出了具有地图重用功能的单目视觉惯性定位算法，该算法的具体思路和港科大的VINS有着异曲同工之妙，整体过程可分为下面几个部分：1.整体流程与基础知识总结2.基于流型的

五行缺帅wangshuailpp·2020-07-28 15:03

VINS理论与代码详解2——单目视觉跟踪

VINS理论与代码详解2——单目视觉跟踪一．Feature_tracker文件夹中首先讲第一部分，也就是纯粹的图像处理部分内容，在论文中的第IV点观测值预处理的A部分视觉前端处理，为了更好的理解代码，有必要将论文中的相关内容和大家讨论一番

五行缺帅wangshuailpp·2020-07-28 15:32

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。

try_again_later·2020-07-28 12:17

从入门到放弃——Lidar小白学习Lidar SLAM系列（1）LeGO-LOAM环境搭建

前言上一篇博客是在虚拟机上安装VINS，莫名其妙的失败了，经过一番垂死挣扎，博主不得不承认，这个系列胎死腹中了，博主怀疑可能是虚拟机导致的问题，打算换成双系统试试。

qq_43535779·2020-07-28 09:52

小觅智能 | VINS 学习笔记

VINS基本介绍VINS-Mono和VINS-Mobile是香港科技大学沈劭劼老师开源的单目视觉惯导SLAM方案。2017年发表于《IEEETransactionsonRobotics》。

qq_43525734·2020-07-28 09:20

Vins-mono 源码笔记 (6) 紧耦合优化

紧耦合优化优化主流程边缘化边缘化最老帧边缘化次新帧补充preMarginalize()marginalize()ThreadsConstructA()滑动窗口优化主流程视觉惯性紧耦合优化的主要实现在voidEstimator::optimization()中，其中主要采用ceres完成优化，ceres的使用总结见slam中ceres的常见用法总结VinsMono的视觉惯性紧耦合优化执行的是Moti

SLAM不dunk·2020-07-28 09:56

【VINS论文笔记】A General Optimization-based Framework for Global Pose Estimation with Multiple Sensors

前言2019年1月11日，港科大VINS-Mono的团队发布了VINS的扩展版本——VINS-Fusion。

Manii·2020-07-28 09:28

港科VINS-Mono系统学习（5）闭环检测

vins是今年刚开源的vio系统，跑了数据集效果挺好的，所以看了paper和代码。视频地址：https://www.youtube.com/watch?

白眼哥哥·2020-07-28 06:16

VINS-Mono源码解析（五）后端: 紧耦合优化

VINS-Mono源码解析（五）后端:紧耦合优化1.优化原理a)优化变量χ第k帧状态:xk相机外参:xbc=[x0,x1,...,xn,xbc,λ0,λ1,...,λm]=[pwbk,vwbk,qwbk

不掉发码农·2020-07-28 05:18

VINS_FUSION入门系列---GPS与VIO融合

参考的博客:https://blog.csdn.net/subiluo/article/details/105429471http://www.luyixian.cn/news_show_313718.aspxstate:状态量,位姿,速度,bias等LocalFactor:局部观测约束,VIO相对位姿变换,计算的是相邻两帧之间位姿的残差1.代码的输入输出输入输出的定义都在globalOptNod

pj_find·2020-07-28 04:24

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

常见SLAM框架简介总结

文章目录一、ORB-SLAM21.追踪2.地图构建3.闭环检测二、VINS-mono一、ORB-SLAM2ORB-SLAM算法的一大特点是在所有步骤统一使用图像的ORB特征。

认真的虎·2020-07-28 02:37

里程计航迹推演与IMU预积分

参考：VINS代码注释版预积分，难以理解的地方主要是，雅可比的计算、怎么通过迭代的方式得到协方差的、使用deltaBias更新预积分是什么鬼?

Leather_Wang·2020-07-27 23:41

VINS-Fusion ： IMU + Camer + GPS

完成以下任务的前提是系统安装了必备的库，比如cere、Eigen3.3等一、相关论文T.Qin,J.Pan,S.CaoandS.Shen:AGeneralOptimization-basedFrameworkforLocalOdometryEstimationwithMultipleSensors.2019.二、数据集下载https://pan.baidu.com/s/1htFmXDE密码：uu2

hltt3838·2020-07-27 23:34

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