VINS mono 系统学习 四

本文详细介绍了VINS-Mono视觉惯性里程计系统中的里程计算法流程,包括位姿和特征点坐标的更新、优化过程及滑动窗口的管理策略,并探讨了关键帧的选择标准。

转载: 白眼哥哥

目的:学习存档

vins是今年刚开源的vio系统,跑了数据集效果挺好的,所以看了paper和代码。

视频地址:https://www.youtube.com/watch?v=I4txdvGhT6I

github:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.Git



上一篇博文介绍了VINS的初始化过程,这篇博文主要介绍里程计部分的算法流程。


里程计部分的算法都是在一个滑动窗口中进行。具体步骤如下:


a) 首先,结合上一时刻的参数更新当前帧的位姿和特征点坐标;

        b)优化

                  优化变量:


                  优化函数:分别是IMU测量误差、camera重投影误差、先验误差三个部分



      

初值:通过IMU预测得到。

最后,通过Ceres Solver求解器进行求解。Ceres Solver求解器在整个过程中不仅进行了目标优化,还做了Margin的工作(舒尔补margin)。


      c)滑动窗口



准则:

若新帧是关键帧:margin窗口中最旧的帧,把IMU数据和camera数据都margin掉;

若新帧不是关键帧:margin掉新帧,保留IMU数据,去掉camera数据

其中,关键帧的判断在函数addFeatureCheckParallax()里面,通过视差阈值判断以及前后帧特征点个数进行判断的。

真正的margin是通过ceres求解器完成的。



有不对的地方欢迎指正!


参考文献:Technical Report: VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator



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