IMU预积分技术最早由T Lupton于12年提出[1],C Forster于15年[2][3][4]将其进一步拓展到李代数上,形成了一套优雅的理论体系.Forster将IMU预积分在开源因子图优化库GTSAM中进行了实现,并完成了和其另一大作SVO的组合.这套理论目前已经被广泛的应用在基于Bundle Adjustment优化框架的Visual Inertial Odometry中.其中包括VI-ORBSLAM,港科大VINS,浙大ICE-BA等. 本报告对Foster的paper[3][4]…

本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇. 承接第一篇的内容,本篇将推导IMU预积分的测量值,并分析其测量误差的分布形式. 传统捷联惯性导航的递推算法,以初始状态为基础,利用IMU测量得到的比力和角速度信息进行积分运算,实时更新载体的位姿及速度等状态,回顾上一篇给出的运动模型,如果已知k时刻的载体状态Rk.vk和pk,则利用IMU测量值可以直接递推得到k+1时刻的载体状态,根据这种思路,如果知道上一帧图像采样时刻载体的位姿和速度,则可以递推得到当前帧的位姿和速度.需要注意的是,传统的…

给 StereoDSO 加 IMU,想直接用 OKVIS 的代码,但是有点看不懂.知乎上郑帆写的文章<四元数矩阵与 so(3) 左右雅可比>提到 OKVIS 的预积分是使用四元数,而预积分论文中使用 so(3) 的右雅克比.才疏学浅,先整理好 so(3) 的预积分,写好 StereoDSO 加上 IMU,再考虑其他的东西. 以下的内容参考预积分的的论文,还有它的 Supplementary Material.预积分的论文中有一些 typo 所以看上去还是比较迷的,参考网络上多份预积分论文的 p…

IMU的数据频率一般远高于视觉,在视觉两帧k,k+1之间通常会有>10组IMU数据.IMU的数据通过积分,可以获取当前位姿(p位置,q四元数表达的姿态).瞬时速度等参数. 在VIO中,如果参考世界坐标系对IMU进行积分,积分项中包含相对于世界坐标系的瞬时旋转矩阵,这样有几个问题: 1. 相对世界坐标系的旋转矩阵有drift,如果一直以其为基准进行积分,必然造成积分误差累积: 2. 在进行优化位姿调整时(通常是调整视觉KeyFrame的pose),相对于世界坐标系的pose会变化,因而优化后的瞬时…

首先通过vins_estimator mode监听几个Topic(频率2000Hz),将imu数据,feature数据,raw_image数据(用于回环检测)通过各自的回调函数封装起来 ros::Subscriber sub_imu = n.subscribe(IMU_TOPIC, , imu_callback, ros::TransportHints().tcpNoDelay()); ros::Subscriber sub_image = n.subscribe(, feature_callb…

https://www.sohu.com/a/242760307_715754 http://www.sohu.com/a/243155537_715754 https://www.sohu.com/a/243601310_715754 http://m.sohu.com/a/244040730_715754 https://search.bilibili.com/all?keyword=vio%E9%A2%84%E7%A7%AF%E5%88%86…

java第三次预作业--虚拟机初体验(学习记录) 学习在笔记本上安装Linux操作系统 通过老师给予的官网链接,下载了VirtualBox-5.1.14-112924-win和Ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso开始按照安装,尽管如此,还是遇到来了一些问题. -在选择虚拟机的版本时,只有32位的操作系统,我当时没在意,就选择了32位.一路安装顺利,直到安装Ubuntu时,出现错误提示. 由于选择了32位,无法安装64位的操作系统,在重新选择时才发现没有64位. 我打开电脑…

上一节中,我们利用了预训练的VGG网络卷积基,来简单的提取了图像的特征,并用这些特征作为输入,训练了一个小分类器. 这种方法好处在于简单粗暴,特征提取部分的卷积基不需要训练.但缺点在于,一是别人的模型是针对具体的任务训练的,里面提取到的特征不一定适合自己的任务:二是无法使用图像增强的方法进行端到端的训练. 因此,更为常用的一种方法是预训练模型修剪 + 微调,好处是可以根据自己任务需要,将预训练的网络和自定义网络进行一定的融合:此外还可以使用图像增强的方式进行端到端的训练.仍然以VGG16为例,过…

CSS单位rem 在W3C规范中是这样描述rem的: font size of the root element. 移动端越来越多人使用rem,推荐淘宝开源框架lib-flexible 今天来介绍一下使用 预处理器转换px单位到rem 首先是sass的 //定义一个变量和一个mixin $baseFontSize: 16;//默认基准font-size @mixin px2rem($name, $px){ #{$name}: $px / $baseFontSize * 1rem; } // 使用…

本周OneZero将完成“摇一摇”功能. 功能点统计如下: 1.点击主页面“摇一摇”按钮,进入摇一摇界面. 2.摇一摇界面布局(上,中,下). 3.摇动手机,在摇一摇界面中显示一条消费记录. 4.继续摇动手机,会显示一条不重复的消费记录. 5.如果没有消费记录,将显示提示信息. 6.如果消费记录全部摇出,将显示提示信息. 根据以上功能点,OneZero需完成的任务如下: 1.完成上周未完成的任务(数据库连接). 2.前台界面设计. 3.后台数据库信息调用. 4.“摇一摇”技术的嵌入. 燃尽图将根…

VINS-Mono[1]中IMU-Camera外参旋转量\(R_b^c\)的计算方法在他们实验室发的之前的论文有详细讲解[2].视觉利用匹配特征点中的基础矩阵求出相机坐标系下两帧的旋转量\(R_{c_k}^{c_{k+1}}\),通过IMU预积分得到的两帧之间IMU坐标系下的旋转量$ R_{b_k}^{b_{k+1}}$,两个旋转量满足: \[R_b^c R_{b_k}^{b_{k+1}}=R_{c_k}^{c_{k+1}}R_b^c \tag{1}\] 四元数表示,则有 \[q_b^c \ot…

为什么要初始化 非线性VINS估计器的性能对于初始的速度,尺度,重力向量,空间点3D位置,以及外参等非常敏感.在很多场合中,能做到相机和IMU即插即用,线上自动校准与初始化,将会给用户带来极大的方便性.VINS里面分四步进行,第一个就是上次讲的旋转外参校准,第二个就是找到某帧作为系统初始化原点,计算3D地图点,第三就是将相机坐标系转到IMU坐标系中,第四就是相机与IMU对齐,包括IMU零偏初始化,速度,重力向量,尺度初始化 初始化系统原点与转换到IMU坐标系 bool Estimator::in…

本文作者 沈玥伶,公众号:计算机视觉life,编辑部成员 一.相机与IMU的融合 在SLAM的众多传感器解决方案中,相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图.这是因为这两个传感器之间具有互补性:相机在快速运动.光照改变等情况下容易失效.而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足:同时,相机能够获得丰富的环境信息,通过视觉匹配完成回环检测与回环校正,从而有效地修正IMU的累计漂移误差. 二.什么是相机与IMU外参? 足够准确的…

一.基本信息 http://www.alubi.cn/lpms-b2/ 安装ros教程 http://wiki.ros.org/lpms_imu https://lp-research.com/ros-and-lp-research-imus-simple/ Note: IMU坐标系方向与重力加速度的方向无关.切勿以重力加速度方向推断IMU坐标系方向. 二.使用方法 在system setting中打开蓝牙,连接IMU. rosrun rqt_plot rqt_plot & rosrun lpm…

  视觉里程计(VIO)作为一种空间定位方法,广泛应用于VR/AR.无人驾驶和移动机器人,比如近年火热的苹果 AR-Kit和谷歌AR-Core都使用了VIO技术进行空间定位.通常,VIO系统忽略IMU与相机时间偏差,认为IMU和相机时间是同步和对齐的,然而由于硬件系统的触发延时.传输延时和没有准确同步时钟等问题,IMU和相机之间通常存在时间偏差,估计并纠正这个偏差将有效提升VIO系统的性能.本文将介绍一种简单有效方法,该方法发表与IROS2018,是港科大沈劭劼老师团队的成果,并且该方法对应的文…

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.并且具备自动初始化,在线外参标定,重定位,闭环检测,以及全局位姿图优化功能. 方案最大的贡献是构建了效果很好的融合算法,视觉闭环等模块倒是使用了较为常见的算法. 系列博客将结合课题组发表的paper,从代码层面,逐步剖析系统的各个模块,达到对单目VIO整体的把握,帮助自己理解各类算法,并开发出针对应用场景的视觉惯导SLAM系统.最终目标是…

估计器初始化简述 单目紧耦合VIO是一个高度非线性的系统,需要在一开始就进行准确的初始化估计.通过将IMU预积分与纯视觉结构进行松耦合对齐,我们得到了必要的初始值. 理解:这里初始化是指通过之前imu预积分得到的数值和视觉结构得到的数值进行对齐整理,综合运算得到的是我们的初始值. 具体流程如下: 检查最新帧和之前所有帧之间的特征对应关系:如果能在滑动窗口中找到稳定的特征跟踪(超过30个被跟踪特征)和足够的视差(超过20个旋转补偿像素),就使用五点法恢复这两帧之间的相对运动:如果没有稳定的特征跟踪…

VINS-Mono 概述 VINS-Mono VINS-Mono是由一个单目相机和一个低成本IMU组成的鲁棒通用的单目视觉惯性系统.通过融合预积分的IMU测量值和特征观测值来获得高精度的视觉惯性里程计,在结合闭环检测和图优化,构成了一个完整的单目VIO-SLAM系统. VINS-Mono包含以下的特性: 可以从未知的状态进行初始化,,来引导滑窗优化的VIO 紧耦合优化的VIO同时优化IMU 在线重定位功能和4自由度的全局位姿优化 位姿图可以复用,保存,加载以及融合多个局部位姿图 大致流程 1.从…

IMU模型和运动积分 $R_{\tiny{WB}} \left( t +\Delta{t} \right) = R_{\tiny{WB}} \left( t \right) Exp\left( \int_{t} ^{t+\Delta{t}} {}_{\tiny{B}} \omega_{\tiny{WB}} \left( \tau \right) d\tau   \right)$ ${}_{\tiny{W}}V \left(t+\Delta{t} \right) = {}_{\tiny{W}}V\…

这是整篇论文的架构,下面针对每一部分进行自己的详细理解.(数学公式的问题没在博客里面解决,都是论文中的截图,尽可能美观==) 一.测量预处理部分(MEASUREMENT PREPROCESSING) 这部分做了两件事情(1)视觉前端处理(2)IMU预积分 (1)首先使用KLT稀疏光流法跟踪图片中的特征点,检测器通过设置两个相邻特征之间的像素的最小分离来执行均匀的特征分布,每张图片的特征点数目在100-300.检测出来的2D特征点经过F矩阵的RANSAC去除外点,然后投影到一个单位球面. 同时,该…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 纯视觉的三维重建(不考虑用结构光的那一类)常用的有两大类方法:一类是SfM,缺点是计算量比较大,做不到实时运行:另一类是KinectFusion为代表的用深度相机做实时重建,缺点是一般只能在室内小范围运行.REMODE(REgularized MOnocular Depth Estimation)[1]是用单目RGB相机实现三维重建的不错的工作,可以像SfM一样实现大范围的三维重建(比如配合无人机),又可以像KinectFusion一样实时运…

简介 ORB-SLAM3是第一个能在单目.双目.RGBD鱼眼相机和针孔相机模型下运行视觉.视觉-惯导以及多地图SLAM的系统.其贡献主要包括两方面:提出了完全依赖于最大后验估计的紧耦合视觉-惯导SLAM系统,IMU初始化阶段也采用最大后验估计.可以在室内室外大小各种环境下运行,比其他算法快2-5倍.其次提出了多地图系统,DBoW2用于回环检测需要保证时间一致性,在验证几何一致性前需要匹配三个连续的关键帧到同一区域,虽然精度高,但是召回率低,因而回环检测过程太慢,之前的地图很难重复利用到.ORB-…

系统框架介绍 1. Measurement Preprocessing(观测预处理):对图像提feature做feature tracking,输出tracked feature list, 对IMU做预积分,输出两帧图像间的IMU积分结果.这里应该还有个很重要的步骤, IMU和图像的数据同步, VINS-Mono代码中貌似没有体现, 不知道Mobile版本中是否有.2. Initialization: vision-only SfM用纯视觉估计相机运动和特征深度, 视觉得到一个相对运动, IM…

1. 数据流入 在okvis_app_sychronous.cpp内,把IMU和图像数据加入到各自的队列里.由ThreadedKFVio负责队列的各种操作.作者对队列加了特殊功能,保证队列是线程安全的.比如:在push时,当超过最大设定值,可以选择是阻塞还是丢掉最老的数据.在pop时也有互斥锁. /// \brief Push to the queue if the size is less than max_queue_size, else block. /// \param[in] valu…

3D惯导Lidar SLAM LIPS: LiDAR-Inertial 3D Plane SLAM 摘要 本文提出了最*点*面表示的形式化方法,并分析了其在三维室内同步定位与映射中的应用.提出了一个利用最*点*面表示的无奇异*面因子,并在基于图的优化框架中证明了它与惯性预积测量的融合.所得到的LiDAR惯性三维*面SLAM(LIPS)系统在定制的LiDAR模拟器和实际实验中都得到了验证. 导言              准确.鲁棒的室内定位和地图绘制是非调音机器人应用的基本要求.室内环境通常是丰…

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_{…

首先通过imu预积分陀螺仪和视觉特征匹配分解Fundamental矩阵获取rotationMatrix之间的约束关系,联立方程组可以求得外参旋转矩阵: 接下来会检测当前frame_count是否达到WINDOW_SIZE,确保有足够的frame参与初始化: bool Estimator::initialStructure(); 1. 保证imu充分运动,只需要考察线加速度的变化,计算窗口中加速度的标准差,标准差大于0.25则代表imu充分激励,足够初始化(这一部分在ios版本实现中被注释掉了,不…

通常的边缘化是将联合概率分布分解为边缘概率分布和条件概率分布的过程,这样可以将Sliding Window中较旧的状态边缘化出Sliding Window,同时保留其信息.并且保证了对应H海塞矩阵的稀疏,从而实现计算资源和计算精度的平衡.VINS中也可以将最旧的状态边缘化,但是在一些退化的运动下(例如悬停或者匀速运动),会造成当前运动状态的scale不可观,因此需要有选择地边缘化当前Sliding Window中的状态.具体来说,至少两个轴的加速度分量不为0时,尺度才是可观的.VINS中实现的是…

预处器的对比--Sass.LESS和Stylus 转载: 英文原文:http://net.tutsplus.com/tutorials/html-css-techniques/sass-vs-less-vs-stylus-a-preprocessor-shootout 中文译文:http://www.w3cplus.com/css/sass-vs-less-vs-stylus-a-preprocessor-shootout.html 作者:大漠 日期:2013-01-26 点击:5177 Sas…

函数的作用:可以实现代码的重用. 函数只需要定义1次,那么函数中的代码就可以随意的调用.       -某不知出处的基本概念 学而时习之,如有误笔,请指正 一.goto跳转语句 goto在C语言的作用: 可以将CPU的执行跳转到当前函数的别的地方继续执行.因为会产生代码回朔,所以极易产生死循环. 注意: 1). 标签名随意,但是要符合标识符的命名规则及规范. 标识符: 那就是程序员可以自己给名字的东西 统称为标识符. 变量名.标签名.函数名. 2). goto可以往前跳 也可以往后跳. 3).…