vins-mono源码解读

最新推荐文章于 2024-06-13 20:50:41 发布
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anlaiji6783
关注
GVINS 程序解读三、 GNSS-VIO联合初始化 （2）
努力努力努力
08-17 1634
数接上文：
GVINS 程序解读二、 获得有效的GNSS观测值和星历数据
努力努力努力
08-16 2509
// GNSS 信息可用时 if (GNSS_ENABLE && !gnss_msg.empty()) estimator_ptr->processGNSS(gnss_msg);
GVINS源码解析
weixin_44160023的博客
03-30 2101
GVINS是基于VINS-MONO写的，视觉、IMU部分与VINS-MONO类似，可参考我的前一篇文章这篇文章主要解析与GNSS有关的部分。持续更新中。
GVINS理解
qq_44749244的博客
06-13 1006
原文中Global坐标系为：第0帧IMU坐标系旋转到与导航坐标系z轴重合时的坐标系。本文中的定义与其相差一个RGh​Ry​Rx​。
VINS-MONO源码分析系列
decan5958的博客
10-15 322
vins论文在读研的时候认真研读过，但是源码那时候看的比较粗略，跟着学习了《从零手写vio》《SLAM源码分析》课，现在结合课上学习的以及网络上的一些博客，虽然这类博客网上也很多了,但是也按照自己的思路记录下自己学习的内容，我会尽量的写的详细一些，这样也能吃的越透。如有错误还望同行网友指出，共同进步！ 主要目录如下： 持续更新中 ...
block才会执行 mono_VINS-Mono源码解读(四)：滑动窗口和边缘化
weixin_39883256的博客
12-22 415
为什么需要滑动窗口？在SLAM问题中，状态估计问题被建模为最大后验概率问题，在假设为高斯分布的情况下即为最小化损失函数的一个最小二乘问题，并通过泰勒展开转化为增量迭代求解问题：随着SLAM系统的运行，状态变量规模不断增大，如果使用滑动窗口，只对窗口内的相关变量进行优化便可以大大减小计算量。为什么需要边缘化？对于滑窗外的状态，我们不去进行优化，但也不能直接丢掉，这样会破坏原有的约束关系，损失约束信息...
VINS-MONO代码解读---前端feature_tracker
xiaojinger_123的博客
07-29 1756
feature_tracker是vins的前端，它的目录在src/ feature_tracker下，功能主要是获取摄像头的图像帧，并按照事先设定的频率，把cur帧上满足要求的特征点以sensor_msg::PointCloudPtr的格式发布出去，以便RVIZ和vins——estimator接收。 这个package下面主要包括4个功能： feature_tracker——包含特征提取/光流追踪的所有算法函数； feature_tracker_node——特征提取的主入口，负责一个特征处理节点的功能； p
港科大VINS-mono源码解读与应用
根据提供的文件信息，本篇文章将围绕以下几个关键知识点进行详细阐述：视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）技术、VINS-Mono系统的源码分析以及香港科技大学在该领域的研究贡献。...
VINS-MONO代码解读---基于滑动窗口的紧耦合后端非线性优化 optimization()+滑动窗slideWindow()
xiaojinger_123的博客
08-11 3939
本讲是VINS最核心部分了，前面经历了 1）视觉跟踪feature_tracker、IMU预积分integrationBase类； 2）初始化中SFM纯视觉估计滑动窗中所有帧的位姿和3D路标点深度、SFM与IMU预积分松耦合对齐求解初始化参数。 在完成前面的初始化环节后，本节将进行第3部分，基于滑动窗的紧耦合后端非线性优化：将视觉约束、IMU约束、闭环约束放到一个大的目标函数中进行非线性优化，求解出滑动窗口中所有帧的PVQ、bias等。 在视觉约束和IMU约束中，基本思想是找到优化状态向量，然后通过视觉残差
vins 解读_VINS-mono详细解读
weixin_30969157的博客
12-24 1220
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...
2.GVINS整体结构
qq_41861406的博客
10-12 600
首先可以看到package.xml，vins系统中一个package对应一个node（节点），因此package的属性也就是node属性。这里只看了一个gvins_feature_tracker的package.xml，gvins的也一样。解释：find gvins，找到gvins项目文件夹，$表示取值，就是获取gvins项目文件夹所在的路径。可以看到launch启动了两个节点，在两个节点中都输入了，参数文件路径和GVINS项目路径。所在位置：src/GVINS/feature_tracker。
GVINS学习笔记及心得
ryankaros的博客
06-12 2986
初始化（GNSS与VIO融合） GNSS初始化（coarse-to-fine） GNSS 初始化决定了state的预测结果 在线初始化可以从任意情况下恢复初始state anchor point 的局部和全局坐标已知（用于GNSS 全局系和VIO的局部系融合） 前提： a. VIO系统已经完成初始化，如重力向量，初始速度，初始IMU bias，尺度） b. 局部地图系上的光滑轨迹可用于GNSS-VI 的初始化 步骤： a. Coarse anchor point localization: 使用GNSS
跑通GVINS——港科大新作
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素手挽剑
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港科大新作GVINS简介0.简介1.环境2.跑通GVINS3.数据集 0.简介 港科大又一力作！vins-mono以及vins-fusion升级版GVINS重磅发布！ 终于有一个包含GNSS紧耦合的方法了，加紧学习！ GVINS是一个基于非线性优化的系统，它将 GNSS 原始测量与视觉和惯性信息紧密融合，以实现实时和无漂移的状态估计。通过结合 GNSS 伪距和多普勒频移测量，GVINS 能够在复杂环境中提供平滑一致的 6-DoF 全局定位。系统框架和VIO部分改编自VINS-Mono。我们的系统包含以下功能
GVINS 程序解读一、GNSS数据读取入口
努力努力努力
08-16 3664
说明： 本博客重点分析GNSS和VIO融合部分，VIO部分看以前的博客分析； 单纯的看GVINS程序是远远不够的，需要看一些关于这方面的书籍把相关的概念理解一下，且要把GVINS对应的论文看明白，这样才能很好的理解这个程序； 一、程序入口 同VINS-mono、VINS-Fusion开源代码中视觉的入口一致，GNSS的程序入口也在 estimator文件夹的 “estimator_node.cpp”中，通过ROS订阅信息的形式出现，主函数如下： int main(int argc,..
vins－mono 源码分析－－－目录总结＆主要函数总结(1)
decan5958的博客
10-15 478
vins－mono 源码分析－－－目录总结＆主要函数总结(1) vins_estimator文件夹 factor： imu_factor.h：IMU残差、雅克比计算 intergration_base.h： IMU预计积分 marginlization.cpp/h： 边缘化 pose_local_parameterization.cpp/h：局部参数化 projection_factor.cpp/h：视觉残差 inital： initial_alignment.cpp/h：视觉和IMU校准(陀螺仪偏置
GVINS 程序解读三、 GNSS-VIO联合初始化 （1）
努力努力努力
08-16 2398
一、理论部分 In the following we first introduce the proposed coarse-to-fine GNSS initialization approach. 图1 An illustration of the proposed coarse-to-fine initialization process. 理解： GNSS-VIO初始化前，视觉和惯性已经完成了初始化（重力，尺度，零偏...
2021年度十大开源SLAM算法
惊鸿一博
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目录 一. 纯视觉SLAM 1. TANDEM 2. MonoRec 二. 激光雷达SLAM 3. range-mcl 4. MULLS 三. 激光雷达惯性SLAM 5. LiLi-OM 6. FAST-LIO2 四. 多传感器融合SLAM 7. R3LIVE 8. GVINS 9. LVI-SAM 五. 语义SLAM 10. DSP-SLAM 六.【未开源】 LiTAMIN2 CodeMapping (来源：计算机视觉life ) 一. 纯视觉SLAM 1. TA
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