Vins-mono概述

本文详细解析了VINS-Mono视觉惯性导航系统的关键模块,包括数据预处理(光流追踪和预积分)、初始化、滑窗非线性优化、闭环检测、以及图优化过程。通过实例展示了如何使用ROS和相关函数实现这些功能。

        上图为vins-mono算法框图,来自vins相关论文。

         VINS的功能模块可包括五个部分:从上到下从左到右分别为,数据预处理、初始化、滑窗非线性优化BA、闭环检测及全局图优化。

        代码中主要开启了四个线程,分别是:前端图像跟踪、滑窗非线性优化BA(其中初始化和 IMU 预积分在这个线程中)、闭环检测、全局图优化。

  1. 数据预处理
    1. 1光流追踪

        Harris角点加KLT金字塔光流跟踪,输出跟踪上的特征点信息给滑窗。

        Harris角点提取,采用opencv的goodFeatureToTrack()函数。

        KLT金字塔光流跟踪,采用ope

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值