视觉惯性里程计Visual–Inertial Odometry(VIO)概述

Visual-Inertial Odometry (VIO) 技术解析
最新推荐文章于 2025-03-20 22:37:19 发布
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本文深入探讨了Visual-Inertial Odometry (VIO)技术，这是一种结合视觉传感器和惯性测量单元的定位方法。通过融合图像数据和IMU信息，VIO能够提供高精度的运动估计，在自动驾驶、无人机导航等领域有着广泛应用。
基于预先构建的LiDAR点云地图的单目视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry, VIO）定位
ByteGlide的博客
09-14 271
总结起来，基于预先构建的LiDAR点云地图的单目VIO定位是一种结合视觉、惯性和LiDAR数据的定位方法。我们可以使用现有的点云库，如Open3D，来加载和处理点云数据。运动估计：使用惯性测量单元（IMU）的加速度计和陀螺仪数据，结合视觉特征点的匹配结果，通过运动估计算法（如扩展卡尔曼滤波器）来估计相机的运动。三角测量：使用视觉特征点的深度信息（可以通过点云地图提供）和相机的内外参数，通过三角测量方法来估计特征点的空间位置。姿态估计：根据相机的运动估计结果，使用IMU的数据来估计相机的姿态（即旋转）。
【论文阅读】PL-VIO: Tightly-Coupled Monocular Visual–Inertial Odometry Using Point and Line Features
博客标题不能为空我也没办法
07-18 1874
点线结合的SLAM前端，没有后端回环检测的部分，提出了线段的三角化方法，用普朗克坐标表示空间直线
VIO，visual-inertial odometry）即视觉惯性里程计
强化学习曾小健
07-29 2458
VIO 开源框架 VIO目前实现比较好的有vinsmono,okvis,MSCKF。前两个是基于非线性优化的方案而且框架比较相似，后者是基于滤波优化的方案，也是Google Tango上使用的方法，MSCKF目前并没有开源，不过宾夕法尼亚的Kumar实验室18年有一个相似的工作，目前已经开源。此外还有ROVIO。值得注意的是，虽然在纯视觉SLAM中，学界已经公认基于非线性优化方法的SLAM方法效果要好于滤波的方法，但在VIO中，非线性优化和滤波方法目前还没有很明显的优劣之分。我的理解是结合相机和IMU两种
Robust Visual Inertial Odometry Using a Direct EKF-Based Approach.pdf
11-06
Abstract— In this paper, we present a monocular visual-inertial odometry algorithm which, by directly using pixel intensity errors of image patches, achieves accurate tracking performance while exhibiting a very high level of robustness. After detection, the tracking of the multilevel patch features is closely coupled to the underlying extended Kalman filter (EKF) by directly using the intensity errors as innovation term during the update step. We follow a purely robocentric approach where the location of 3D landmarks are always estimated with respect to the current camera pose. Furthermore, we decompose landmark positions into a bearing vector and a distance parametrization whereby we employ a minimal representation of differences on a corresponding σ-Algebra in order to achieve better consistency and to improve the computational performance. Due to the robocentric, inverse- distance landmark parametrization, the framework does not require any initialization procedure, leading to a truly power-up-and-go state estimation system. The presented approach is successfully evaluated in a set of highly dynamic hand-held experiments as well as directly employed in the control loop of a multirotor unmanned aerial vehicle (UAV).
视觉惯性里程计 综述 VIO Visual Inertial Odometry msckf ROVIO ssf msf okvis ORB-VINS VINS-Mono gtsam
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视觉惯性里程计（VIO）
hbar1973的博客
09-06 1万+
视觉惯性里程计（VIO） 本文是 Forster et al. 的阅读笔记，自己补充了一点基于鱼眼相机的噪声传递内容。 概述 使用视觉和惯性部件可以分别定位目标。双目相机通过在像素平面捕捉目标、确定相差从而计算出目标物体的三维坐标，对于低速运动的目标能够较为准确地定位；然而对于高速（或运动状态剧烈改变）的物体这种定位方式甚至难以运行，而即使低速状态也无法避免光照或背景干扰等影响。使用搭载...
计算机视觉方向简介 | 视觉惯性里程计(VIO)
3D视觉工坊
04-05 7666
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视觉惯性里程计(VIO)和视觉轮里程计的MATLAB仿真_MATLAB_源码_下载.zip
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视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry, VIO）和视觉轮里程计（Visual Wheel Odometry, VWO）是机器人定位与导航中的关键技术，主要用于实时估计移动平台的运动状态，如位置、速度和姿态。MATLAB作为强大的数学...
Selective Sensor Fusion for Neural Visual-Inertial Odometry.pdf
09-14
其中，视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry, VIO）结合了视觉传感器（如摄像头）和惯性测量单元（IMU）的数据，提供实时、连续的自主导航解决方案。这篇论文《Selective Sensor Fusion for Neural Visual-...
High-Precision, Consistent EKF-based Visual-Inertial Odometry.pdf
02-06
In this paper, we focus on the problem of motion tracking in unknown environments using visual and inertial sensors.We term this estimation task visual-inertial odometry (VIO), in analogy to the well-known visual-odometry problem. We present a detailed study of EKF-based VIO algorithms, by comparing both their theoretical properties and empirical performance. We show that an EKF formulation where the state vector comprises a sliding window of poses (the MSCKF algorithm) attains better accuracy, consistency, and computational efficiency than the SLAM formulation of the EKF, in which the state vector contains the current pose and the features seen by the camera. Moreover, we prove that both types of EKF approaches are inconsistent, due to the way in which Jacobians are computed. Specifically, we show that the observability properties of the EKF’s linearized system models do not match those of the underlying system, which causes the filters to underestimate the uncertainty in the state estimates. Based on our analysis, we propose a novel, real-time EKF-based VIO algorithm, which achieves consistent estimation by (i) ensuring the correct observability properties of its linearized system model, and (ii) performing online estimation of the camera-to-IMU calibration parameters. This algorithm, which we term MSCKF 2.0, is shown to achieve accuracy and consistency higher than even an iterative, sliding-window fixed-lag smoother, in both Monte-Carlo simulations and real-world testing. I
Keyframe-Based Visual-Inertial Odometry Using Nonlinear Optimization.pdf
11-06
Combining visual and inertial measurements has become popular in mobile robotics, since the two sensing modalities offer complementary characteristics that make them the ideal choice for accurate Visual-Inertial Odometry or Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). While historically the problem has been addressed with filtering, advancements in visual estimation suggest that non-linear optimization offers superior accuracy, while still tractable in complexity thanks to the sparsity of the underlying problem. Taking inspiration from these findings, we formulate a rigorously probabilistic cost function that combines reprojection errors of landmarks and inertial terms. The problem is kept tractable and thus ensuring real-time operation by limiting the optimization to a bounded window of keyframes through marginalization. Keyframes may be spaced in time by arbitrary intervals, while still related by linearized inertial terms. We present evaluation results on complementary datasets recorded with our custom-built stereo visual-inertial hardware that accurately synchronizes accelerometer and gyroscope measurements with imagery. A comparison of both a stereo and monocular version of our algorithm with and without online extrinsics estimation is shown with respect to ground truth. Furthermore, we compare the performance to an implementation of a state-of-the-art stochasic cloning sliding-window filter. This competititve reference implementation performs tightly-coupled filtering-based visual-inertial odometry. While our approach declaredly demands more computation, we show its superior performance in terms of accuracy.
＜论文阅读＞用于 3D 点线和平面的视觉惯性里程计框架 A Visual Inertial Odometry Framework for 3D Points, Lines and Planes
秃头队长
03-12 1762
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二爷的博客
08-20 3249
VIO（visual-inertial odometry）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（VINS，visual-inertial system），是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法，根据融合框架的区别又分为紧耦合和松耦合，松耦合中视觉运动估计和惯导运动估计系统是两个独立的模块，将每个模块的输出结果进行融合，而紧耦合则是使用两个传感器的原始数据共同估计一组变量，传感器噪声也是相互影响的，紧耦合算法上比较复杂，但充分利用了传感器数据，可以实现更好的效果，是目前研究的重点。
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最近阅读了VIO中的一些论文，在这里做个汇总方便以后查阅，如有问题欢迎指正。 一、背景 VIO（Visual Inertial Odometry）视觉惯导里程计，VINS（Visual Inertial Navigation System）的一个分支。用Visual+IMU的方法估计6DOF位姿，同时解决由于单目相机不能估计feature的实际尺度问题。在无人车，无人机定位导航，AR等方面都有...
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手写VIO笔记--概述
木独的博客
08-17 1490
最近深蓝学院在视觉slam之后又推出了进阶版的手写VIO教程，看上去能学到很多东西的样子，唯一一点不足之处在于价格实在是太贵了好吧！！！表示穷学生党学不起，好在最近找了几个志同道合的朋友一起承担这个费用才勉强能获得学习资源。怀着强烈的期待与好奇并希望借这个机会提高一下自己的能力，我决定每一次的课程都写一篇笔记来巩固自己学的东西，并把课后习题贴在这里，逼迫自己好好学习，day day up！ 在预...
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