目前的研究方向可以总结为在滤波算法中实现高精度,在优化算法中追求实时性．当加入IMU后,研究方向分为松耦合和紧耦合,松耦合分别单独计算出IMU测量得到的状态和视觉里程计得到的状态然后融合,紧耦合则将IMU测量和视觉约束信息放在一个非线性优化函数中去优化．紧耦合的框架使得IMU数据可以对视觉里程计进行矫正,同时视觉里程计信息也可以矫正IMU的零偏,因此一般认为紧耦合的定位精度较高．个人认为松耦合和滤波融合的方法类似,紧耦合则主要基于非线性优化． IMU融合后可以处理视觉失效的情况,例如光照变化,遮…

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.…

一年后再读SLAM~ 行业有了不少工程实践方面的突破 一.链接:https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/176732257 目前来说,受到业界肯定的比较成熟的主要是: 1.西班牙Universidad de Zaragoza的ORB_SLAM2:raulmur/ORB_SLAM2 2.港科大的VIO:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile 3.Google的SLAM:googlecartographer/carto…

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…

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向,中文译名为“同步定位与地图构建”,它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题.本次阅面科技资深研究员赵季也将从SLAM方向着手,为大家展现更深层次的技术干货. 赵季:阅面科技资深研究员.2012年获华中科技大学博士学位,2012年至2014年在CMU机器人研究所做博士后.曾在三星研究院从事深度相机.SLAM.人机交互方面的研究.目前专注于空间感知技术的研发…

作者:吴艳敏 来源:83 项开源视觉 SLAM 方案够你用了吗? 前言 1. 本文由知乎作者小吴同学同步发布于https://zhuanlan.zhihu.com/p/115599978/并持续更新. 2. 本文简单将各种开源视觉SLAM方案分为以下 7 类(固然有不少文章无法恰当分类): ·Geometric SLAM ·Semantic / Learning SLAM ·Multi-Landmarks / Object SLAM ·VIO / VISLAM ·Dynamic SLAM ·Ma…

开源方案 传感器形式 地址链接 MonoSLAM 单目 https://github.com/hanmekim/SceneLib2  PTAM 单目  http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/ ORB-SLAM  单目为主 http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/ ORB-SLAM2 单目 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 LSD-SLAM 单目为主 http://vision.i…

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…

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…

ARKit介绍 ARKit是iOS11引入的一个全新的框架,使用Visual Inertial Odometry(VIO,视觉惯性里程计)来精确跟踪现实世界中的真实场景.相比其它设备平台,ARKit中的VIO可以将传感器数据和CoreMotion的数据融合在一起,从而提供更为精确的信息.ARKit可以让iOS设备精确感知它如何在房间内移动,而无需外部设备的校准.基于此原理,ARKit可以获取关于iOS设备位置和运动信息的高精度模型,并在场景中使用. ARKit的强悍功能都是基于海量的计算,因此目…