Vins-mono概述

VINS-Mono算法详解:从数据预处理到全局优化,
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

### VINS-Mono 中时间戳同步错误及其解决方案 #### 时间戳同步的重要性 在VINS-Mono中,传感器之间的时间同步至关重要。由于该系统依赖于来自不同源的数据融合——即相机图像和IMU测量值之间的紧密协作,任何一方的时间偏差都会影响到整体性能以及最终的状态估计精度[^1]。 #### 常见的时间戳问题描述 当处理ROS消息时,如果发现时间戳异常,则会触发系统的自我保护机制:清空当前状态并向外界广播重启信号。这种设计是为了防止因时间错乱而导致更严重的后果,比如位置估算失真或完全失败[^3]。 #### 解决方案概述 针对上述提到的时间戳不一致情况,建议采取如下措施: - **验证硬件同步** 确认所使用的摄像头与IMU设备本身具备良好的硬件级同步能力。对于某些特定型号的组合,可能需要查阅制造商文档来了解其内置的时间对齐特性。 - **软件层面调整** 如果确认不是由硬件引起的问题,在软件方面可以通过以下方式尝试修正: - 调整`/config/vins.yaml`文件中的参数设置,特别是那些涉及时间窗口大小(`time_window_size`) 和最大允许延迟 (`max_delay`) 的选项; - 对接收到的消息实施额外的时间戳校验逻辑,确保每条记录都处于合理范围内;一旦超出预设阈值立即丢弃并发出警告日志; - **中间件优化** 使用如Chrony这样的网络时间协议(NTP)服务保持各个节点间钟表的一致性,减少因为计算平台内部差异带来的误差累积效应。 ```cpp // 示例代码片段展示如何检查并过滤掉具有不合理时间戳的消息 void processImuData(const sensor_msgs::ImuConstPtr& imu_msg){ double current_time = ros::Time::now().toSec(); if (abs(imu_msg->header.stamp.toSec() - current_time) > max_allowed_delay_){ ROS_WARN("Detected IMU message with invalid timestamp, skipping..."); return; } // 继续后续处理... } ```
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