XIVO: 视觉-惯性里程计开源项目教程

XIVO: 视觉-惯性里程计开源项目教程

xivo X Inertial-aided Visual Odometry 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xiv/xivo

1. 项目介绍

XIVO（X Inertial-aided Visual Odometry）是一个开源的视觉-惯性里程计软件，用于实现基于相机和惯性测量单元（IMU）的位姿估计。该项目是基于Corvis的简化版本，旨在作为教学用途。XIVO能够进行视觉里程计（传感器平台的相对运动）、局部建图（相对于最老可见特征参考帧的位姿）和全局建图（包括闭环检测和全局重定位，但此功能尚未在XIVO中实现）。

XIVO在存储数据上运行速度可达140FPS，在实时流上具有约1-7ms的延迟，具体取决于硬件配置。它接收校准相机的视频帧和IMU的惯性测量数据，输出带有属性特征的稀疏点云和相机的6自由度位姿。XIVO还实现了相机与IMU之间的相对位姿自动校准以及时间戳对齐。

2. 项目快速启动

环境要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04
• 编译器：g++ 9

依赖安装

# 安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
    cmake \
    g++-9 \
    git \
    libopencv-dev \
    libeigen3-dev \
    libpangolin-dev \
    libglog-dev \
    libgflags-dev \
    libjsoncpp-dev \
    # 可选依赖
    libgtest-dev \
    libg2o-dev \
    python3-dev \
    ros-noetic-ros-core \
    pybind11-dev

# 克隆项目
git clone https://github.com/ucla-vision/xivo.git

# 进入项目目录
cd xivo

编译项目

# 编译项目
mkdir build && cd build
cmake ..
make

运行项目

# 运行示例程序（替换为实际可执行文件路径）
./path/to/xivo_example

3. 应用案例和最佳实践

• 数据集准备：使用校准过的相机和IMU收集数据，确保时间戳同步。
• 系统标定：使用收集的数据进行相机和IMU的标定。
• 实时运行：将XIVO集成到ROS系统中，实现实时的位姿估计和建图。

4. 典型生态项目

• SLAM系统：将XIVO作为SLAM系统的核心位姿估计模块。
• 机器人导航：在机器人导航系统中使用XIVO进行定位和地图构建。
• 增强现实：利用XIVO的位姿估计功能进行增强现实应用中的场景理解。

xivo X Inertial-aided Visual Odometry 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xiv/xivo