VINS-详细解读（论文+代码）

最新推荐文章于 2025-10-25 18:08:55 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-25 18:08:55 发布 · 4.9k 阅读 · 12 ·
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#VINS #非线性优化 #边缘化 #初始化

本文探讨了VINS的初始化过程及非线性优化方法，包括BVINS及带有先验残差的优化技术。作者邀请读者共同交流讨论，并强调了文章的原创性。
VINS技术路线与代码详解
wangshuailpp的博客
11-06 7万+
VINS技术路线 写在前面：本文整和自己的思路，希望对学习VINS或者VIO的同学有所帮助，如果你觉得文章写的对你的理解有一点帮助，可以推荐给周围的小伙伴们，当然，如果你有任何问题想要交流，欢迎随时探讨。话不多说，下面上正文。 VINS代码地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono 参考文档：1.VINS-Mono A R...
VINS-Mono算法代码解读
木独的博客
03-03 2967
个人注释版本的代码链接如下 https://github.com/linyicheng1/OpenSLAM-Notes/tree/main/VINS-Mono-master 算法分为三个部分，分别在3个独立的ros工程中，分别为 feature_tracker vins_estimator pose_graph 运行算法的launch文件，如euroc.launch中则运行该三个节点，并获取配置文件 config/euroc_config.yaml 路径，传递给各程序 四个模块之间的数据交互（加上可视化数据
VINS论文及代码解析.pdf
11-13
崔老师的VINS论文及代码解析，里面详细对vins算法的实现进行了讲解，以及对应论文的讲解，对应代码的讲解
VINS-Fusion代码解读-小白友好版
最新发布
qq_44691564的博客
10-25 729
​​偏置补偿​​：递推过程中使用的加速度和角速度，都会​​减去当前估计的偏置值​​（acc - Bas[j]和 gyr - Bgs[j]）。​​重力向量细化 (RefineGravity)​​：初始求解时，重力向量被当作一个自由的3维向量来估计，这可能会引入误差，因为其模长应是固定的（约9.8 m/s²）。​​坐标系转换​​：加速度测量值会​​从IMU本体坐标系转换到世界坐标系​​（通常是第一帧的IMU坐标系）再进行积分。​​重力处理​​：在世界坐标系下积分速度时，需要​​加上重力加速度 g​​。
vins 解读_代码解读 | VINS 视觉前端
weixin_35473217的博客
12-24 519
本文作者是计算机视觉life公众号成员蔡量力，由于格式问题部分内容显示可能有问题，更好的阅读体验，请查看原文链接：代码解读 | VINS 视觉前端vins前端概述在搞清楚VINS前端之前，首先要搞清楚什么是SLAM前端？SLAM的前端、后端系统本身没有特别明确的划分，但是在实际研究中根据处理的先后顺序一般认为特征点提取和跟踪为前端部分，然后利用前端获取的数据进行优化、回环检测等操作，从而将优化、回...
VINS代码阅读
优快云_XCS的博客
05-16 1609
IMU预积分部分
VINS-MONO代码解读5----vins_estimator(marginalization部分)
qq_37746927的博客
12-10 1891
VINS-MONO代码解读5----vins_estimator(marginalization部分)
从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（五）：VIO初始化
slender_1031的博客
12-06 2293
本节解析VIO初始化部分，主要包括数据预处理、SFM、视觉惯性对齐
VINS-Mono原理推导与代码解析（四）前端视觉处理
weixin_50911531的博客
11-07 353
本专栏参考崔华坤的《VINS论文推导及代码解析》的PDF，按照这个框架，对VINS-Mono的原理进行详解，并附加代码解析~VINS-Mono原理推导与代码解析（四）前端视觉处理VINS-Mono原理推导与代码解析（五）初始化VINS-Mono原理推导与代码解析（六）边缘化Maginalization和FEJVINS-Mono原理推导与代码解析（七）闭环检测与优化VINS-Mono原理推导与代码解析（八）其他补充~先认识一下重要的变量~先来看看PDF中对前端视觉处理的讲解。6。
VINS-Mono原理推导与代码解析（一）总体框架
weixin_50911531的博客
11-05 485
本专栏参考崔华坤的《VINS论文推导及代码解析》的PDF，按照这个框架，对VINS-Mono的原理进行详解，并附加代码解析~VINS-Mono原理推导与代码解析（三）后端非线性优化。VINS-Mono原理推导与代码解析（七）闭环检测与优化。VINS-Mono原理推导与代码解析（二）IMU预积分。VINS-Mono原理推导与代码解析（四）前端视觉处理。VINS-Mono原理推导与代码解析（八）其他补充~VINS-Mono原理推导与代码解析（一）总体框架。VINS-Mono原理推导与代码解析（五）初始化。
VINS代码逐行解析
qq_38167930的博客
04-26 1328
VINS代码逐行解析1 1、程序开始首先读取参数： int main(int argc, char* *argv) { // ./run_eruroc /home/zlc/VIOFiles/MH_05_difficult/mav0/ ./config/ sData_path = argv[1]; sConfig_path = argv[2]; pSystem.r...
VINS论文推倒及代码解析
09-13
VINS 的功能模块可包括五个部分:数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测及闭环优化。代码中主要开启了四个线程,分别是:前端图像跟踪、后端非线性优化(其中初始化和 IMU 预积分在这个线程中)、闭环检测、闭环优化。
VINS论文推导及代码解析_崔华坤.pdf
07-02
VINS论文推导以及代码解析，IMU预积分推导过程以及与视觉信息的融合校准过程，代码解析，有助于理解vins的论文
RIEKF-VINS 原理介绍
03-08
RIEKF-VINS 原理介绍 ，来自大佬的解读，分享给大家！
VINS-MONO代码解读---状态估计器vins_estimator
xiaojinger_123的博客
08-02 2657
本文主要介绍VINS的状态估计器模块（estimator），主要在代码中/vins_estimator节点的相关部分实现。 这个模块可以说是VINS的最核心模块，从论文的内容上来说，里面的内容包括了VINS的估计器初始化、基于滑动窗口的非线性优化实现紧耦合，即论文第五章（V. ESTIMATOR INITIALIZATION）第六章（VI. TIGHTLY-COUPLED MONOCULAR VIO）。此外还包括了关键帧的选择，即论文第四章（IV. MEASUREMENT PREPROCESSING A.
VINS_mono 代码详细理解（一）
weixin_51547017的博客
03-06 7150
一、运行命令 二、简介 VINS_mono 的代码是基于ROS写的，将slam的各个功能都封装成一个个功能包，相互之间通过发布和订阅的方向进行通信。 具体的每个功能包的内容： 三、VINS_mono代码整体框架 VINS-mono是香港科技大学开源的VIO算法，单目相机+IMU VINS的功能模块分为五个部分，分别是数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测、闭环优化。 四、feature_tracker 功能包 （注：对于img_callback这里没有完全展示，要是需要更具体的可以评论） 接
《VINS-mono框架入门及代码解析》笔记1：前端与特征点管理
weixin_42751489的博客
03-24 4712
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 文章目录系列文章目录1. VINS-Mono框架介绍2. VINS前端逻辑2.1 图解前端2.2 代码中的当前帧2.3 图解光流3. 前端代码详解3.1 主函数3.2 回调函数3.3 readImage函数3.4 rejectWithF函数4. 特征点管理代码详解5. processImage函数6. 图解VINS特征点管理策略 1. VINS-Mono框架介绍
VINS-Mono 代码解析二、初始化 第1部分
努力努力努力
10-29 4331
一、前言 VINS的状态估计器模块（estimator），主要在代码中/vins_estimator节点的相关部分实现。 这个模块可以说是VINS的最核心模块，从论文的内容上来说，里面的内容包括了VINS的估计器初始化、基于滑动窗口的非线性优化实现紧耦合。此外还包括了关键帧的选择内容。该模块的代码放在文件夹vins_estimator中，可以看到，除了上述内容外，还包括有外参标定、可视化等其他功能的实现，内容实在是太多了！ 本人主要按照程序的运行步骤来讲解，理论和代码 结合的方式，可能有点多，后面可能会
VINS代码解析0——预备知识记录
qq_38167930的博客
07-05 659
// 抽象模板工厂类 // 模板参数：AbstractProduct_t 产品抽象类 template <class AbstractProduct_t> class AbstractFactory { public: virtual AbstractProduct_t *CreateProduct() = 0; virtual ~AbstractFactory() {} }; // 具体模板工厂类 // 模板参数：AbstractProduct_...
vins-fusion论文详解
06-01
### VINS-Fusion 论文详解解读与分析 VINS-Fusion 是一种基于优化的多传感器局部里程计估计框架，旨在通过融合多种传感器（如摄像头、IMU 和 GPS 等）来实现高精度的机器人或无人机定位。以下是对该论文的详细解读和分析。 #### 1. 多传感器融合框架概述 VINS-Fusion 提出了一种通用的多传感器融合方法，其核心思想是将不同传感器的数据以时间同步的方式进行整合，并通过非线性优化算法对系统的状态进行估计[^2]。具体来说，该框架结合了视觉惯性里程计（VIO）和全局传感器（如 GPS），从而在复杂环境中提供鲁棒性和高精度的定位能力。 #### 2. 系统架构与模块划分 VINS-Fusion 的系统架构主要分为以下几个模块： - **前端模块**：负责处理传感器原始数据，包括图像特征提取、匹配以及 IMU 数据预积分。 - **后端模块**：基于滑动窗口优化的方法，对系统状态进行非线性优化，同时考虑多个传感器的约束条件。 - **回环检测模块**：用于检测环境中的重复特征点，从而修正累积误差。 - **全局信息融合模块**：将 GPS 或其他全局传感器的数据融入到系统中，进一步提高定位精度[^3]。 #### 3. 关键技术点解析 - **视觉惯性里程计（VIO）**：VINS-Fusion 基于视觉和惯性传感器的紧密耦合，通过非线性优化求解相机位姿和 IMU 状态。这种方法能够有效减少漂移并提高定位精度[^1]。 - **预积分理论**：为了降低计算复杂度，VINS-Fusion 引入了 IMU 预积分技术，将连续的加速度和角速度测量值转化为离散的时间段内的增量状态。 - **滑动窗口优化**：通过维护一个固定大小的状态窗口，VINS-Fusion 对系统状态进行实时更新，确保计算效率的同时兼顾精度[^2]。 - **回环检测**：利用局部地图点和关键帧之间的几何关系，检测可能的回环，并通过全局优化调整系统状态。 #### 4. 实验结果与性能分析 论文中展示了 VINS-Fusion 在多种场景下的实验结果，包括室内、室外以及动态环境中的表现。实验表明，VINS-Fusion 能够在复杂环境下保持较高的定位精度和鲁棒性。特别是在引入 GPS 数据后，系统的全局一致性得到了显著提升[^2]。 ```python # 示例代码：VINS-Fusion 中的关键参数配置 config = { "imu_rate": 200, # IMU 采样频率 (Hz) "camera_rate": 30, # 相机采样频率 (Hz) "window_size": 20, # 滑动窗口大小 "use_gps": True, # 是否使用 GPS 数据 } ``` #### 5. 局限性与未来工作 尽管 VINS-Fusion 在多传感器融合方面表现出色，但仍存在一些局限性： - 对于高速运动或剧烈振动的场景，IMU 数据的质量可能影响系统性能。 - 回环检测的计算开销较大，在资源受限的嵌入式设备上可能难以实现实时性。 - 当前框架主要针对静态环境设计，对于动态场景中的运动物体干扰问题尚未充分解决[^3]。 --- ###
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