周围很多朋友开始做vio了,之前在知乎上也和胖爷讨论过这个问题,本文主要来自于知乎的讨论. 来自https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/137726592 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/,如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 如有问题,请及时反馈给我,博客会持续更新.…

这对于直接方法是特别有益的:众所周知直接图像对准是非凸的,并且只有在足够准确的初始估计可用时才能预期收敛.虽然在实践中像粗到精跟踪这样的技术会增加收敛半径,但是紧密的惯性积分可以更有效地解决这个问题,因为附加的误差项和先前的结果确保即使对于快速运动也能收敛.我们表明它甚至允许在没有视觉信息的情况下通过短间隔进行跟踪,例如 将相机对准白墙造成的.此外,惯性测量可以观察到全局滚转和俯仰,减少了平移3D运动和偏航旋转的全局漂移. IMU通常以比相机的帧速率高得多的频率操作,并且可以测量重力方向并消除滚…

这是2018-IROS上的一篇文章,亮点是作者提出了Lines特征的VIO方案,还有就是提出一个新颖的回环检测,不是用传统的基于优化的方法或者BA,另外作者还发布了一个新的用于VIO的数据集.亮点主要还是在线特征的使用上,有更强的鲁棒性,能适应低纹理和光照变化的环境. Abstract: 提出Trifo-VIO系统,使用点和线特征的基于滤波的紧耦合立体VIO系统.线特征可以帮助点特征处理低纹理和光照变化的环境.在不使用全局BA或位姿图优化情况下,提出一个新的轻量级基于滤波的闭环检测以减少累计误差…

简介:论文提出一种新的视觉里程计算法,其直接利用带噪声的IMU数据和视觉特征位置来优化相机位姿.不同于对IMU和视觉数据运行分离的滤波器,这种算法将它们纳入联合的非线性优化框架中.视觉特征的透视重投影代价函数以及从IMU和位姿轨迹得到的加速度和角速度运动代价函数被联合优化. 一.算法的整体框架 文中提出的在线VIO算法,其限制优化窗口只包括最近的观测和参数.随着窗口尺寸的变化,估计精度和计算成本之间的权衡就会出现.这种算法属于利用优化框架的基于关键帧的方法,与之前方法相反的是,不边缘化之前的状态…

1. Abstract 通过一种Unified Omnidirectional Model作为投影方程. 这种方式可以使用图像的所有内容包括有强畸变的区域,而现存的视觉里程计方案只能修正或者切掉来使用部分图像. 关键帧窗口中的模型参数是被联合优化的,包括相机的内外参,3D地图点,仿射亮度参数. 因为大FoV,帧间的重合区域更大,并且更spatially distributed. 我们的算法更牛逼. 1. Introduction 我们用了一个unified omnidirectional mod…

摘要: 本文特色:使用线引导关键点的选择.本文提出这个的论点是:线上的点比图像的其他部分的点更好,而且线上存在更好的关键点.选择线上的点可以筛选过滤掉不太明显的点,从而提高效率. 点和线: 系统使用点.线段和线段上的点.点是由它周围的梯度决定和描述的:线段使用端点表示,线段的描述使用线上的点,其中这些点是通过自适应的方式划分的.根据优不优化将点和线分为Immature和Active部分.点使用光度误差模型,线的光度误差使用线上的点的光度误差的累加和. 具体做法: Tracking 1)  对于新…

开篇第一篇就写一个paper reading吧,用markdown+vim写东西切换中英文挺麻烦的,有些就偷懒都用英文写了. Stereo DSO: Large-Scale Direct Sparse Visual Odometry with Stereo Cameras Abstract Optimization objectives: intrinsic/extrinsic parameters of all keyframes all selected pixels' depth Inte…

VSLAM研究了几十年,新的东西不是很多,三维重建的VSLAM方法可以用一篇文章总结一下. 此文是一个好的视觉SLAM综述,对视觉SLAM总结比较全面,是SLAM那本书的很好的补充.介绍了基于滤波器的方法.基于前后端的方法.且介绍了几个SensorFusion方法,总结比较全面.并且文中给出了代码的下载链接,比较方便. 原文链接:Visual SLAM算法笔记 摘抄部分,如有不适,请联系删除或者移步原文链接 一.Visual-Inertial Odometry算法笔记 名字缩写太多,我有点凌乱了…

Monocular Visual-Inertial Odometry:https://www.qualcomm.com/invention/research 单目视觉-惯性里程计 INDOOR POSITIONING BY VISUAL-INERTIAL ODOMETRY:Link vio(visual inertial odometry) in mobile phone in github: inertial navigation system:惯性导航系统 开源软件 手机惯导系统 Visua…

摘要: 本文主要比较单目VIO的算法在飞行机器人上运行的性能,测试使用统一数据集为EuRoC.其中评价指标为:姿态估计精度.每帧处理时间以及CPU和内存负载使用率,同时还有RMSE(运行轨迹与真实轨迹的比较指标).比较的单目VIO分别为:MSCKF.OKVIS.ROVIO.VINS-Mono.SVO-MSF.SVO-GTSAM.其中运用了四个测试平台Intel NUC(desktop PC).laptop.UP Board(embedded system for flying robots).O…