设计VISLAM系统时的关键考量因素

最新推荐文章于 2025-06-20 09:59:33 发布
最新推荐文章于 2025-06-20 09:59:33 发布
阅读量653 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： VIO AR
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jjjwwwjjjwww/article/details/79632908
本文探讨了图像数据与IMU数据之间的采集时间差异及由此产生的传输延迟问题，并讨论了这些延迟对空间运动估计的影响。此外，还涉及了相机与IMU外参标定的相关内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 图像数据的采集时间和记录时间之间的延迟
    • 一方面，图像数据的采集要比IMU数据的采集花费更多时间，直观体现为曝光时间是一个时段，而不是一个瞬时
    • 另一方面，图像数据带宽远高于IMU数据，这就在传输方面产生另外的延迟
    • 综合以上因素，如果拿不到图像数据和IMU数据之间的时间延迟，就无法知悉两种传感器对空间运动估计的差别。而这个差别是传感器融合时必须考虑的
  • 相机和IMU两种传感器外参的标定
  • IMU的测量噪声参数和随机游走参数
高德开放平台 Map Lab（数据可视化）的一次使用记录
lvshm的博客
07-20 3963
背景：部分位置数据需要进行可视化地图展示，原始数据只有省市区县等区划名称 高德开放地图地址：https://maplab.amap.com/ 比一些BI工具操作简单，适合带一些位置的数据简单的可视化应用。 数据准备：查询文档发现，核心数据字段是经纬度，所以需要先对位置名称的数据进行处理增加经纬度的字段。（可以从网上百度最新的行政区经纬度再利用excel匹配，也可以调高德的API接口获取） 根据不同展示类型处理数据。 数据支持csv、excel、db、API等类型数据的导入 创建任务后，根据需求选择对应
无人机集群的分布式协作 VI-SLAM
计算机视觉life
12-14 1669
以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球 每日更新内容 点击领取学习资料 → 机器人SLAM学习资料大礼包 #论文# D2SLAM: Decentralized and Distributed Collaborative Visual-inertial SLAM System for Aerial Swarm 论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.01538 作者单位：香港科技大学 近年来，空中集群技术发展迅速。为了实现完全自主的空中集群，一项关键技术是针对空中集群的分布式协作
VI-SLAM系统对比
极客园地
07-05 1432
任何类型的相机对运动物体，视线遮挡，光照剧烈变化等恶劣情况下都不够鲁棒，而惯性测量单元（IMU）对环境基本没有要求，并且IMU可以提供高频的位姿估计，视觉一般只能提供低频的位姿。依据视觉与IMU的特点，视觉与IMU融合的SLAM系统逐渐受到广泛关注，已成为SLAM系统的研究热点。视觉与ＩＭＵ融合的SLAM系统，称之为VI-SLAM系统，本博客针对目前主流的VI-SLAM进行对比。
maplab 2.0 – A Modular and Multi-Modal Mapping Framework论文阅读
人无远虑，必有近忧
01-24 1032
将多种传感器和深度学习集成到SLAM系统中是当前研究的重要领域。多模态是一块跳板，既可以在挑战场景下增强鲁棒性，又可以解决不同传感器配置的多机系统建图问题。Maplab 2.0提供了一个更加通用的开源平台，最初的Maplab用于创建和管理视觉惯性地图。Maplab 2.0集成了多种新模态，例如LiDAR、GPS、车轮编码器、语义对象等。除此之外，还提供了易于集成外部组件的接口，例如添加不同视觉特征或闭环约束。这些功能使新平台非常适合作为基于深度学习的特征点检测和闭环的研究工具。该系统是十分灵活的，本文列出如
maplab地图管理基础教程：加载、保存与可视化操作指南
最新发布
gitblog_00407的博客
06-20 355
maplab地图管理基础教程：加载、保存与可视化操作指南 一、maplab地图管理概述 maplab作为一个强大的视觉惯性SLAM开发框架，其核心功能之一是对多地图的高效管理。在maplab环境中，可以同时加载多个地图到内存数据库，每个地图通过唯一的标识符（map key）进行区分和访问。本教程将详细介绍地图的基础管理操作，包括创建、加载、保存、可视化等核心功能。 二、地图基本操作 2.1 创建新...
深入解析Maplab框架：机器人SLAM与地图构建系统
gitblog_00348的博客
06-20 307
深入解析Maplab框架：机器人SLAM与地图构建系统 核心概念解析 在深入探讨Maplab框架之前，我们需要先理解几个关键术语： 地图构建(Mapping)：机器人通过融合一个或多个传感器的输出数据来构建环境模型的过程。这类似于人类通过视觉、触觉等感官来认知周围环境。 任务(Missions)：指单个机器人连续进行的一次地图构建会话。可以理解为机器人执行的一次完整探索任务。 地图(M...
maplab(1)：安装
W_Tortoise的博客
08-04 3196
前言 安装 参考：https://github.com/ethz-asl/maplab/wiki/Installation-Ubuntu。 安装所需的系统包 安装ROS 如果已经安装ROS，执行以下命令即可。 sudo apt install ros-indigo-tf2-* ros-indigo-camera-info-manager* 如果没有安装ROS，则根据自己的系统...
低功耗嵌入式系统的设计考量：一般设计考量
01-19
我们来比较一下另外两种在低功耗应用中有用的电池以及在为设计选择电池时需考虑的因素。标准碱性电池：标准AA电池的典型容量大约为1500mAh，不仅可轻松提供数百mA的峰值电流，而且还能够以50mA的恒定速率放尽电流。...
嵌入式系统/ARM技术中的 低功耗嵌入式系统的设计考量：一般设计考量
10-19
在设计低功耗嵌入式系统时，尤其是那些依赖电池供电的应用，必须仔细考虑多个因素以确保设备在长时间内高效且节能地运行。本文将详细探讨这些设计考量，包括电池类型的选择、微控制器的配置、无源组件的选择、I/O...
嵌入式系统一般设计考量
01-19
在我们的生活中，充满着数量不断增长的微型电池供电设备... 静态功耗：静态功耗指器件在未运行代码、等待特定事件触发系统唤醒至工作模式时所消耗的电源。静态功耗的主要包括系统中流过的漏电流、模拟偏差、不能关闭的
企业组织设计的系统流程与影响因素考量.doc
11-07
《企业组织设计的系统流程与影响因素考量》这一主题深刻剖析了如何通过科学的组织设计方法来构建高效的企业结构。通过对组织设计的系统流程和影响因素的综合考量，企业能够更好地适应外部环境变化，提高内部管理效率...
MapLab 开源项目教程
gitblog_00772的博客
09-03 538
MapLab 开源项目教程 项目介绍 MapLab 是由瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）ASL实验室开发的一个用于视觉惯性里程计（VIO）、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）以及三维重建的开源平台。它提供了强大的工具集，允许用户进行地图创建、编辑、可视化以及分析。MapLab支持多种前端和后端算法，旨在为机器人导航、自动驾驶和增强...
Maplab简单操作
weixin_42892943的博客
06-28 1442
一. Maplab编译 Maplab编译 二.简单操作 （先记录部分操作，理论部分与其它操作有时间在记录） 该VIO平台分为在线VIO和maplab_console 两个部分，在线VIO为一个是基于ROVIOLI的VIO算法，可以实现mapping模式、localiztion模式及多任务建图模式。而maplab_console 相当于是一系列的离线包，可以为生成的地图进行二次处理（生成稠密地图等） 1.VIO mapping 在线建图 （1）打开终端 source ~/maplab_ws/devel/set
双目估计方法_基于双目立体视觉的VI-SLAM导航定位算法研究新突破
weixin_39976960的博客
10-20 2429
首先来了解一下双目立体视觉技术的应用价值在传统无人机避障方法中，其障碍物距离探测技术中大都使用光流法(Optical Flow， OF)和运动重构物体结构法( Structure From Motion，SFM) 等技术。这类方法大都灵感来自自然界中鸟类生物对于检测障前方障碍物和躲避可能危险的启发。但是光流法和运动重构物体结构的算法中计算量巨大，检测计算障碍物位置时耗时较久。基于光流的算法在室内大...
近十年的VI-SLAM算法综述与发展
半不闲居士的博客
03-01 7410
本文主要总结一下这几年工作中遇到过以及改进过相关VIO算法 1.背景介绍 一个完整的 SLAM(simultaneous localization and mapping) 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图，如图1所示，其中,前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型,回环检测判断机器人是否经过已知的位置.而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们进行优化,从而得到全局一致的轨迹。建图则是根据状态估计得到的轨迹建立与任务要求相对应的地图。通常,仅含有前端和局部后端的框架被
【原创】VIO/VISLAM中的BA问题详解2
anruoxi3236的博客
10-10 364
（转载请注明出处） 这一篇打算分析一下一般情况下，针对多源传感器融合的的非线性最小二乘优化，其增量方程的结构。 假设描述利用M个传感器信息进行融合的优化问题如下：\[ \tag{1} \label{1} \begin{array}{l} \min \mathop {\arg }\limits_{\bf{x}} \left( {\left\| {{{\bf{f}}_1}\left( {\b...
视觉/视觉惯性SLAM最新综述：领域进展、方法分类与实验对比
qq_29462849的博客
07-21 3245
Visual and Visual-Inertial SLAM: State of the Art, Classification,and Experimental Benchmarkin...
一种解耦非线性优化的高效VI-SLAM系统-Snake-SLAM
大橙子的博客
04-24 1626
Snake-SLAM 是一种可在低功率航空设备上稳定运行的VI SLAM 自主导航系统。跟踪前端具有地图复用、闭环、重定位功能，并支持单目、立体和 RGBD 输入。
【原创】VIO/VISLAM中的BA问题详解3
anruoxi3236的博客
10-10 674
（转载请注明出处） 下面来讨论使用IMU预积分框架的VIO/VISLAM，在进行优化求解时，其增量方程的结构。 不失一般性，我们不区分相机状态和IMU状态（暂时不考虑优化IMU-CAM外参。可以认为预积分是将IMU数据进行坐标转换后在相机系下进行的；或者认为对地图点的观测经坐标系转换后表达在载体系下）。 优化问题表述如下：\[ \tag{1} \label{1} \begin{array...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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