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_{

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

1. 研究背景及相关工作 1)研究背景 单目视觉惯性slam是一种旨在跟踪移动平台的增量运动并使用来自单个车载摄像头和imu传感器的测量结果同时构建周围环境地图的技术.视觉相机和惯性测量单元(imu)是slam技术的理想选择,因为这两种传感器模式尺寸小,价格便宜,功耗低,并且可以相互补充.视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好,但是如果遇到玻璃,白墙等特征较少的场景,基本上无法工作:imu长时间使用有很大的累计误差,但在短时间内,其相对位移数据又有很高的精度.所以视觉传感器失效时,融合imu

1. 第一步初始化imu外参(可以从参数文档中读取,也可以计算出),VINS中处理如下: # Extrinsic parameter between IMU and Camera. estimate_extrinsic: # Have an accurate extrinsic parameters. We will trust the following imu^R_cam, imu^T_cam, don't change it. # Have an initial guess about e

前言 初次接触SLAM,公司要求用自己的设备来跑通vinsmono这个程序,虽然已经跑通了别人的数据包,但是真正自己上手来运行这个程序,发现真的是困难重重,特意在此记载下来整个过程,以供大家参考. 我这边使用的设备如下: 相机:公司给的杰锐微通的一款HF890 IMU: 公司给的LPMS-IG1 系统:ubuntu18.04 电脑:暗夜精灵5 相机标定 启动相机.安装标定软件 首先我们要对手上的摄像头进行标定,这个就无关无牌子了,除非你是D345i这样的大牌子. 首先usb接上电脑,我们使用官方

  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

相机IMU融合四部曲(三):MSF详细解读与使用 极品巧克力 前言 通过前两篇文章,<D-LG-EKF详细解读>和<误差状态四元数详细解读>,已经把相机和IMU融合的理论全部都推导一遍了.而且<误差状态四元数>还对实际操作中的可能遇到的一些情况,进行指导. 这些理论都已经比较完整了,那么,该如何在实际当中操作呢?该如何用到实际产品中呢?误差状态四元数,是有开源的程序的,但是它是集成在rtslam( https://www.openrobots.org/wiki/rtsl

相机IMU融合四部曲(二):误差状态四元数详细解读 极品巧克力 前言 上一篇文章,<D-LG-EKF详细解读>中,讲了理论上的SE3上相机和IMU融合的思想.但是,还没有涉及到实际的操作,以及实际操作中会遇到的一些问题.所以,本文开始讲实际操作,包括,在相机和IMU融合的过程中,IMU速度的计算,加速度计和陀螺仪的使用,偏移的处理,重力的滤波等. 本文的主要参考文献为John sola的<Quaternion kinematics for the error state Kalman&g

相机IMU融合四部曲(一):D-LG-EKF详细解读 极品巧克力 前言 前两篇文章<Google Cardbord的九轴融合算法>,<Madgwick算法详细解读>,讨论的都是在SO3上的传感器融合,即,输出的只是纯旋转的姿态.只有旋转,而没有位移,也就是目前的一些普通的VR盒子的效果. 而<相机IMU融合四部曲>要讨论的是,在SE3上面的传感器融合,在既有旋转又有位移的情况下,该如何对多传感器进行融合.也就是,工程实践中的,如何把基于相机算出来的位姿,与IMU的位姿融

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

初始化时需要求出的变量:相机和imu外参r t.重力g.尺度s.陀螺仪和加速度计偏置ba bg. 下面对两种算法初始化的详细步骤进行对比: 求陀螺仪偏置bg 求解公式相同,求解方法不同.公式如下,VI ORB-SLAM使用图优化的方式. Vector3d Optimizer::OptimizeInitialGyroBias(const vector<cv::Mat>& vTwc, const vector<IMUPreintegrator>& vImuPreInt)

前言       临近毕业,整理一下之前做的东西.这篇博客来自于博主在2016年3月份投的一篇会议论文(论文主要介绍了一个基于手机摄像头和IMU的简单VIO系统,用于AR的Tracking部分,本博文是其中的数据采集部分).      本文的目的是将pc和手机连于同一局域网下,然后手机实时把相机和imu的数据打包成ros的消息格式,pc订阅这些消息,进行进一步的处理.      稍微好的安卓手机都会配备IMU(注意:很多手机只有单纯的三轴加速度计,并没有三轴的陀螺仪).博主用的是华为荣耀7,配备

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

1 IMU真实状态运动模型 状态向量: \(x_{I}=\left[{{_{G}^{I}{q(t)}}^{T},{b_{g}(t)}^{T},{^{G}v_{I}(t)}^{T},{b_{a}(t)}^{T},{^{G}p_{I}(t)}^{T}},{{_{C}^{I}q(t)}^{T}},{{^{I}p(t)_{C}}^{T}}\right]^{T}\) 四元数\({_{G}^{I}{q(t)}}\)代表惯性系到IMU坐标系的旋转,\({^{G}v_{I}(t)}\)和\({^{G}p_{I}

SLAM涉及的知识面很广,我简单总结了 “SLAM知识树” 如下所示: (公众号菜单栏回复 “树” 可获得清晰版) 可以看到涉及的知识面还是比较广的.这里放出一张SLAM圈子里喜闻乐见的表达悲喜交加心情的漫画图,大家可以感受一下: 每个学SLAM的小伙伴可以说都是冒着“头顶凉凉”的巨大风险,勇气可嘉.下面结合SLAM知识树展开具体说说. 编程环境首先先说电脑环境和编程. 1.电脑环境:Linux环境,推荐Ubuntu16.04. 有人问Windows行不行?这么说吧,如果你是一位SLAM领域的大

VINS-mono详细解读 极品巧克力 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,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒. 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识.源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位分享. 本文目标读者:对vins-mono有一定了解的SLAM算法工程师.由于程

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文列举了当前优秀SLAM方案,点出了SLAM学习者的困境,最后打算搞点大事 请把此文转发给你认识的SLAM大神,愿你头发浓密,心想事成 当前优秀SLAM方案一览 研究SLAM的小伙伴入门的时候都经历过痛苦阶段,这是因为SLAM是个系统工程,算法比较难实现.但好在有不少优秀的开源代码可以借鉴,这里列举一些目前比较流行的开源SLAM方案(分类方式不一定科学,凑合看哈): 纯视觉SLAM开源方案: 稀疏地图 ORB SLAM v2 (单目.

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

 MSCKF_vio是一种基于多状态约束卡尔曼滤波器的双目视觉里程计.其中多状态约束是指将多帧图像的相机位姿加入卡尔曼状态向量中,在进行卡尔曼增益之前通过多帧图像之间的约束进行最小二乘优化来估计特征点的空间位置,然后根据优化后的特征点空间位置来约束状态向量.其中,多帧图像保存在一个按时间排序的滑动窗口序列中,跟踪多个特征点在多帧图像中的坐标,从而建立各帧图像位姿之间的约束.另一个约束是:同一时刻的相机位姿与IMU位姿之间是一个已知的约束,这个约束用在状态增广中.在这两种约束下,卡尔曼滤波能够获得

https://mp.weixin.qq.com/s/zpZERtWPKljWNAiASBLJxA 根据以上网页自己做的总结: 在机器人社区中,定位与构图问题属于状态估计问题.主流使用的工具可以对给定噪声测量的动态系统进行随机估计,例如扩展卡尔曼滤波器(EKF)或粒子滤波器(PF). 一些内部传感器可以测量姿势随时间的变化,这种变化关系可以用公式表示为移动平台的数据驱动动力学模型,包括地面移动机器人中的光学编码器和飞行机器人中的IMU,众所周知它们具有累积误差和测量偏差. 一些外部传感器,如相机

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\