imu_tk代码地址 https://bitbucket.org/alberto_pretto/imu_tk II. S ENSOR E RROR M ODEL 对于理想的IMU,加速度计三元组的3个轴和陀螺仪三元组的3个轴定义单个共享的正交3D帧. 每个加速度计检测沿一个不同轴的加速度,而每个陀螺仪测量围绕同一轴的角速度. 不幸的是,在实际IMU中,由于组装不准确,两个三元组形成两个不同的(即,未对准的)非正交的帧. 此外,单个传感器并不完美:通常,用于以实际物理量转换传感器的数字输出的比例因…

IMU(惯性测量单位)是机器人中非常流行的传感器:其中,它们被用于惯性导航[1],姿态估计[2]和视觉惯性导航[3],[4],也使用 智能手机设备[5]. 机器人技术中使用的IMU通常基于MEMS(微机电系统)技术. 它们由一组三轴簇组成:加速度计,陀螺仪和磁力计簇.   在理想的IMU中,三轴簇应共享跨越三维空间的相同3D正交灵敏度轴,而比例因子应将每个传感器测量的数字量转换为实际物理量(例如,加速度和陀螺率). 遗憾的是,低成本的基于MEMS的IMU通常受到非精确缩放,传感器轴未对准,跨轴灵…

Imu_tk算法流程 由于VIO中,普遍使用的是精度较低的imu,所以其需要一个较为准确的内参数和noise的估计.Noise大家通常使用Allan方差进行估计可以得到较为可信的结果,这里不赘述了.内参数标定比较方便的一个工具就是imu_tk.所以本篇文章主要详细介绍一下imu_tk的算法流程以及使用时的注意事项.下一篇的内容 计划是imu-camera外参数的标定方法. 首先分步介绍算法流程: 1. 读入数据,将时间单位转化为秒 2. 设置初始参数和标定算法的控制参数 3. 开始标定 3.1…

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W…

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 由于格式问题最好在公众号上观看<IMU 标定-工业界和学术界有什么不同?> 本文主要介绍了IMU基本结构原理和误差的相关概念,IMU误差模型,并较详细介绍了商用产品和学术文献提到的两种IMU标定方法. 本文阅读时间约8分钟 了解IMU和误差 IMU(Inertial Measurement Unit)是测量运动物体惯性运动,输出三轴加速度和三轴角速度等信息的电子元件,用于姿态角和运动路径等测量.IMU常常还包含了磁力计.压…

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采…

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外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$. 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Tracking模块中,利用Harris特征点匹配通过基础矩阵和Ransac恢复出$R_{Ck+1}^{Ck}$: 相应的使用IMU陀螺仪数据积分得到$R_{bk+1}^{bk}$: 这两个测量满足: $R_{…

前言:计算机视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息,并由此重建和识别物体,而空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数.在大多数条件下,这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个过程称为摄像机标定.标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数.摄像机相对于世界坐标系的方位. 内容: 1.假设摄像机所拍摄到的图像与三维空间中的物体之间存在以下一种简单的线性关系:[像]=M[物],这里,矩阵…

          利用二维视野内的图像,求出三维图像在场景中的位姿,这是一个三维透视投影的反向求解问题.常用方法是PNP方法,需要已知三维点集的原始模型. 本文做了大量修改,如有不适,请移步原文:  文章:张正友相机标定&OpenCV实现&程序评价&矫正流程解析 文章:相机标定原理介绍----相机标定--- 相机模型 根据光学成像的基本原理,针孔相机在定焦时候有固定的投射关系,这个投射关系是相机参数的大致决定因素.但是对于现实中的相机来说,相机参数会与理想模型有些偏差,涉及到几个…

1 相机标定常见方法 广义来说,相机标定不单包括成像过程的几何关系标定,还包括辐射关系的标定,本文只探讨几何关系.相机标定是3D计算机视觉(Computer Vision)里从2D图像中提取量测信息的必要步骤.最初发展于摄影测量学(Photogrammetry),后逐渐被大量应用于计算机视觉中. 相机标定一般来说需要参照物或标定物,按照标定物的维数,来分可以分为: 基于三维参照物标定法(3D reference object based calibration):通过相机观测具有较高精度的已知三…