vins

小觅相机运行VINS-Fusion（二）——Camera-IMU参数标定

目的：本文旨在使用Kalibr实现小觅双目相机和IMU的联合标定Kalibr是一个工具箱（atoolbox）。Thecamera-imucalibrationtool（其中的一个工具）estimatesthespatialandtemporalparametersofacamerasystemwithrespecttoanintrinsicallycalibratedIMU.Thecalibrat
changshen_xu·2019-06-25 23:29

vins_fusion学习笔记

Vins-Fusion源码：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion摘要应项目需要，侧重学习stereo+gps融合转载几篇写的比较好的博客
SuperVan·2019-06-15 11:00

小觅相机运行VINS-Fusion（一）

写在前面的话：1.本文基于另一篇文章win10+ubuntu16.04+ROSKinetic2.参考[4]是一篇非常好的帖子，但由于小觅托管在github的代码在不断更新，故需在某些步骤及语句做适当调整。第一步：下载安装小觅的相机驱动1.安装opencv：官方链接–OpenCVInstallationinLinux【注1】：卡在IPPICV下载。解决方法是先离线下载，然后修改cmake文件并指出文
changshen_xu·2019-06-06 10:12

VINS-Fusion代码按执行顺序阅读（一）

参考博文链接：vins-fusion代码解读程序入口VINS-Fusion/vins-estimator/rosNodeTest.cpp程序顺序解读首先，定义了几个全局变量：1.Estimatorestimator
changshen_xu·2019-05-21 11:37

VINS-Fusion代码阅读（七）

初始化部分，对应解析中14页初始化采用了视觉和IMU的松耦合方案，首先用SfM求解滑窗内所有帧的位姿，和所有路标点的3D位置；然后跟IMU预积分的值对齐，求解重力方向、尺度因子、陀螺仪bias及每一帧对应的速度。先看SfM部分，发现initial_sfm.h文件中有一个GlobalSFM类，其下有一个成员函数construct，就从这个函数看起。其中，intframe_num是GlobalSFM类
changshen_xu·2019-05-20 17:57

VINS-Fusion代码阅读（六）

上一篇太长了，把其中调用的FeatureTracker类里面的setMask()成员函数单独拿出来介绍。row,col：FeatureTracker类的数据成员，被赋值为row=cur_img.rows;col=cur_img.cols;首先，建立一个和cur_img同样大小的灰度（CV_8UC1）“图片”，白色（255）；把已经得到的信息，组织成一个新的数据结构vector>>cnt_pts_i
changshen_xu·2019-05-20 11:31

VINS-Fusion代码阅读（四）

视觉约束部分和前面的IMUFactor类似，ProjectionFactor也是一个继承自ceres::SizedCostFunction的类，同样，类的框架比较简单，重点仍然放在将基类中对应虚函数覆盖了的Evaluate。（注：factor有因子的含义）稍微提及一下类中的数据成员：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，Pˉl
changshen_xu·2019-05-18 21:18

VINS-Fusion代码阅读（二）

前情回顾：在上一篇中，我们主要读了两个类Estimator和IntegrationBase。忽然发现，如果本次再将IntegrationBase::evaluate()这个成员函数介绍完，整个IntegrationBase类就基本都介绍了。总结一下：IntegrationBase类在integration_base.h文件中，包含的成员函数共有5个分别为：（已介绍）push_back，midPoi
changshen_xu·2019-05-17 15:09

VINS-Fusion代码阅读（二）

前情回顾：在上一篇中，我们主要读了两个类Estimator和IntegrationBase。忽然发现，如果本次再将IntegrationBase::evaluate()这个成员函数介绍完，整个IntegrationBase类就基本都介绍了。总结一下：IntegrationBase类在integration_base.h文件中，包含的成员函数共有5个分别为：（已介绍）push_back，midPoi
changshen_xu·2019-05-17 15:09

VINS代码阅读

非常全局的一个关于VINS-Mono的总结IMU预积分部分Estimator是一个类，processIMU是它的一个成员函数；该函数的作用：使用中值法求解当前时刻的PVQ传入参数：IMU传感器的输出——
changshen_xu·2019-05-16 10:45

TX2编译VINS-FUSION-GPU-MASTER问题

在https://github.com/pjrambo/VINS-Fusion-gpu中下载VINS-Fusion-gpu源码。
L_smartworld·2019-05-05 14:07

2019年最新VSLAM比较汇总

2019年最新VSLAM比较汇总闭源SOFTSOFT2ESOsGAN-VOLG-SLAMRotRocc+GDVOElbrusROCCMonoROCCcv4xv1-sc开源：VINS-FusionORB-SLAM2StereoDSOProSLAMENFT-SfMRTAB-Map
a254681448·2019-04-02 10:26

ROS与vins学习

ros官网学习：http://wiki.ros.org/cn/ROS/Tutorials/CreatingPackageros中.launch文件学习：https://blog.csdn.net/lingchen2348/article/details/79661114ros初学框架：http://center.bwbot.org/media/ROS%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA
L_smartworld·2019-03-10 09:58

VINS-Mono SLAM框架(一) visual feature_tracker

feature_tracker入口函数为feature_tracker_node.cpp/main()先通过readParameters(ros::NodeHandle&n)读取配置参数所以feature_trackerNode需要有config_file参数来指定话题名称/相机类型/相机内参/cam-IMU外参/视觉特征追踪参数/后端优化参数/imu参数/回环检测的参数再通过FeatureTra
一銤阳光·2019-02-18 09:41

VINS-Mono SLAM框架(一) visual feature_tracker

feature_tracker入口函数为feature_tracker_node.cpp/main()先通过readParameters(ros::NodeHandle&n)读取配置参数所以feature_trackerNode需要有config_file参数来指定话题名称/相机类型/相机内参/cam-IMU外参/视觉特征追踪参数/后端优化参数/imu参数/回环检测的参数再通过FeatureTra
一銤阳光·2019-02-18 09:41

VINS-Mono视觉SLAM总体设计框架解读

文章目录写在前面论文解读vins-mono概述1.MeasurementPreprocessing过程2.EstimatorInitialization过程3.TightlyComputedMonocularVIO
一銤阳光·2019-02-15 10:16

每周工作总结 2019/01/14-2018/01/18

/14-2018/01/18Mainjob：IMUrelatedexperimentsre-production(usingdataset).IMUhardwaresurveyandpurchase.VINS-MONO
teddyluo·2019-01-21 11:38

ROS+VINS+小觅相机

VINS详细安装步骤见githubGitHub-HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono:ARobustandVersatileMonocularVisual-InertialStateEstimator1.1
Margie·2018-12-27 15:39

VINS-Mono详解（一）

文章目录VINS-Mono前端概述入口函数main()回调函数img_callback()发布频率控制特征点提取与光流跟踪单目处理逻辑双目处理逻辑FeatureTracker::readImage()函数更新特征点
谁特么是人造革·2018-10-13 16:19

基础题型

参考资资料：大佬的面试、亲手写：手写IMU测量模型手写RANSAC拟合平面手写颜色直方图手写最小二乘程序用图解释边缘化的过程用图解释VINS流程，详细解释某一部分请解释粒子滤波的基本原理请解释navigation
Optimization·2018-09-06 22:36

VINS之process线程

参考资料:[1]极品巧克力:https://www.cnblogs.com/ilekoaiq/p/8836970.htmlprocess线程流程包含:IMU预积分->检查视差判断帧是否是关键帧,为边缘做准备->是否需要计算相机外参->初始化(初始化成功就不会进入)->后端优化(初始化成功就会进入)//image是一帧图像的特征点(归一化坐标)集合,键是帧号,值是相机id和归一化坐标estimato
Optimization·2018-09-05 11:03

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

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

VINS-mono详细解读与实现

VINS-mono详细解读VINS-mono详细解读前言Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法，https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono
Darlingqiang·2018-06-14 10:23

VINS 初始化 ceres计算重投影误差

详细分析一下VINS在初始化的时候对计算出的相机位姿和特征点的3D坐标用ceres进行最小化重投影误差的操作。
JH_233·2018-05-03 17:19

python字典推导式

x:x.strip()forxin('he','she','I')}#输出形式形如：x+:+strip处理过后的x>>>s{'he':'he','she':'she','I':'I'}>>>fork,vins.items
eacxzm·2018-04-14 16:10

VINS-mono 位姿图 重利用测试

在前一篇博文里介绍了VINS-monopose_graphreuse功能的使用，这里接着贴出一些延伸的测试，并进行一些探讨。延伸测试一般来说，加载地图是进行非GPS定位必要的一步。
Watkinstord·2018-03-20 15:49

vins 的一点点理解（学习笔记）

vins流程和大多数的VSLAM的框架一致，都是分为前端的数据采集，视觉里程计，后端的数据优化与回环检测，当然，作者还设计了一个炫酷的AR与VINS的轨迹显示。下面，我们从程序的入口来分析下整个代码。
飘逸_灵魂·2018-03-19 11:03

collections.defaultdict() 与 dict的使用和区别

yellow',1),('blue',2),('yellow',3),('blue',4),('red',1)]#defaultdictd=collections.defaultdict(list)fork,vins
eaeelite·2017-12-17 12:02

接口时间优化实践（协程下的多线程）

@asyncio.coroutinedefupdate(self,params):all_vins=yieldfromse
傍观者·2017-11-17 11:36

vins mono 刚开始学习 一

简介VINS-Mono是香港科技大学开源的一个VIO,我简单的测试了，发现效果不错。做个简单的笔记，详细的内容等我毕设搞完再弄。
学之之博未若之之要-知之之要未若行之之实·2017-11-11 19:59

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

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://
不掉发码农·2017-07-25 21:33

香港科技大学的VINS_MONO初试

简介VINS-Mono是香港科技大学开源的一个VIO,我简单的测试了，发现效果不错。做个简单的笔记，详细的内容等我毕设搞完再弄。
逍遥客33·2017-06-03 22:00

ns3与最新版本pygccxml编译问题

需要为其增加补丁，或者直接修改代码1vins-3.17/bindings/python/wscript---wscript   2015-04-1120:45:36.34285
anzhuangguai·2015-05-27 10:00

将两个列表元素组成字典

#coding:utf-8a=['a','b','c']b=[1,2,3]s=zip(a,b)d={}fork,vins:   d[k]=vprintd
my2010Sam·2013-11-12 18:00

有向图强连通分量的Tarjan算法

foreach(u,v)inE//枚举每一条边 if(visnotvisted)//如果节点v未被访问过 tarjan(v)//继续向下找 Low[u]=min(Low[u],Low[v]) elseif(vinS
hechenghai·2012-02-20 15:00
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