如何理解IMU及其预积分

最新推荐文章于 2025-11-07 04:52:52 发布
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VINS-FUSION 优化-IMU预积分因子（三）
u010196944的博客
07-22 674
给出两种推导方差的方法：基于一阶泰勒展开的误差递推方程和基于误差随时间变化的递推方程。并详细给出VINS-Fusion IMU预积分基于误差随时间变化的递推方程。同时给出bias变化后，预积分泰勒展开形式的雅克比矩阵J的求解。 ​
学习笔记 —— IMU与预积分 Part2 G矩阵推导
～勿据散客～的博客
03-26 805
似曾相识的开头 … 先回顾一下预积分误差传递模型: [δαik+1δθik+1δβik+1δbik+1aδbik+1g]=F[δαikδθikδβikδbikaδbikg]+G[nkankgnk+1ank+1gnbkanbkg] \begin{aligned} \begin{bmatrix} \delta \alpha_{i_{k+1}} \\ \delta \theta _{i_{k+1}}\\ \delta \beta _{i_{k+1}} \\ \delta b_{i_{k+1}}^a \\ \del
IMU预积分【SLAM】
Tong_1024_的博客
03-29 1252
预积分的推导过程比较多，所以这里只记录关键结论。 其实这些公式不太好记忆，因为预积分推导过程的想法来源很巧妙，无法看出物理意义。一切推导的来源： 最好记忆的旋转相对运动量： △Rij≐RiTRj=∏k=ij−1Exp((ω~k−bg,k−ηgd,k)△t)\triangle R_{ij} \doteq R_{i}^{T}R_{j} = \prod_{k=i}^{j-1}Exp((\tilde{\omega}_{k}-b_{g,k}-\eta_{gd,k})\triangle t) △Rij​≐RiT​Rj​
IMU预积分
qq_42739167的博客
05-13 1471
IMU预积分主要干了2件事：主要出现在vins_estimator/src/factor/integration_base.h中。 1).IMU预积分获得α、β、γ值 2).误差传递函数的获取。 一.连续形式 IMU获取的是线加速度和角速度，通过对IMU测量量的积分操作，能够获得机器人的位姿信息。IMU测量值包括加速度计得到的线加速度和陀螺仪得到的角速度。 式子一左侧上标^为IMU线加速度测量值，右侧没有上标^代表的是线加速度真实值，ba为加速度偏置，测得的线加速度是重力加速度和物体加速度的合矢量
【花雕学编程】Arduino BLDC 之通过IMU修正里程计漂移
最新发布
雕爷学编程
11-07 1038
本文介绍了基于Arduino平台通过IMU修正BLDC电机里程计漂移的多传感器融合方法。该方法利用IMU和里程计的互补特性：IMU提供高频无漂移的姿态数据，里程计提供相对准确的位移信息。通过互补滤波器或卡尔曼滤波算法，将两者数据融合，显著提升了短中期位姿估计精度。 关键实现要点包括： 传感器校准（IMU零偏补偿、轮距精确标定） 坐标系对齐与时间同步 算法选择（资源受限时互补滤波器更实用） 典型应用场景包括室内服务机器人、AGV等需要可靠位姿估计的移动平台。该方法虽无法消除长期漂移，但为复杂导航系统提供了更好
【IMU：预积分】
计算机领域博客，与时俱进的思想与技术。
12-20 2014
IMU预积分是指在视觉惯性融合算法中，对IMU的加速度计和陀螺仪数据进行整合，将它们在关键帧之间的短时间间隔内的测量值进行数学处理，以生成一个相对位姿增量。这种方法避免了直接对IMU数据进行高频处理，优化了系统效率。IMU预积分是一种高效的处理IMU数据的方法，通过在关键帧之间计算位姿增量，大幅降低计算量，同时提高优化效率。其关键在于将IMU测量值通过积分形式整合，并通过滤波和误差校正机制提高精度。在现代机器人系统和SLAM中，IMU预积分是视觉和惯性融合的核心技术之一。
IMU预积分模型分析
SLAM小学僧
12-05 4101
IMU预积分模型分析1.预积分计算2.连续时间下预积分方差更新矩阵计算2.1 δθ˙tbk\delta \dot \theta^{b_k}_tδθ˙tbk​​的微分推导1) 写出不考虑误差的微分方程2) 写出不考虑误差的微分方程3) 写出带误差的值与理想值之间的关系4) 将带误差的值与理想值之间的关系带入2)5) 把1)中的关系带入4)6) 化简方程2.2 δβ˙tbk\delta \dot\beta^{b_k}_tδβ˙​tbk​​的微分推导1) 写出不考虑误差的微分方程2) 写出不考虑误差的微分方程3)
IMU 预积分原理和推导
2301_76831056的博客
12-02 3113
IMU预积分的详细推导
VINS 中的IMU预积分推导和代码解读.zip
06-06
本文将深入探讨VINS中的IMU预积分推导及其代码实现。 首先，理解IMU预积分的概念至关重要。IMU数据包括加速度计和陀螺仪的读数，它们分别提供了线加速度和角速度信息。由于传感器的采样间隔和计算延迟，直接利用...
精选资源
邱笑晨博士IMU预积分公式推导文档
07-25
邱笑晨博士IMU预积分公式推导文档包括: 1.李群流形的一些基本概念和性质 2.IMU 器件测量模型( Sensor Model )和运动学模型( Kinetic Model ) 3.IMU 预积分( IMU Preintegration ) 4.预积分测量值及测量噪声 5.bias ...
IMU 预积分 - 3. IMU 模型推导与运动积分
点云兔子的博客
09-10 896
当前的目标是从 IMU 测量中推断系统的运动。为此，我们引入以下运动学模型。（简要说明）在详细讨论预积分之前，我们首先了解如何在每个 IMU 之间进行运动积分。（以下是对第 V 节的详细解释）
VINS-Mono理论学习——IMU预积分 Pre-integration （Jacobian 协方差）
热门推荐
Manii
05-06 2万+
VINS论文的IV-B. IMU Pre-integration介绍了IMU预积分模型。传统传统捷联惯性导航的递推算法，是在已知上一时刻的IMU状态量（姿态和速度、位移）情况下，利用IMU测量得到的线加速度和角速度，做积分运算得到当前时刻的状态量。然而在基于非线性优化的VIO中，各个节点的状态量都是估计值。当这些状态量在优化算法中，会不断调整，每次调整都需要在它们之间重新积分，传递IMU测量值。因此提出IMU预积分，希望对IMU的相对测量进行处理，使它与绝对位姿解耦，或者只要线性运算就可以进行矫正。
imu预积分
qq_40464599的博客
12-31 914
我觉得这篇文章写得很好，解决了我之前对预积分的问题，文中的粗体加黑就是预积分的意义！ 原文参考：https://lgg2018.com/2019/12/15/imu%E9%A2%84%E7%A7%AF%E5%88%86/ 在VIO的入门必读类中，有一篇是讲IMU预积分的，Forster的文章写的很精炼，还有部分内容在补充材料里。这里强推丘大神的中文版解析，其在文献基础上对背景和公式都做了详细解释和清晰的推导，可能在零星几个小地方稍有瑕疵，但绝对值得一读，对初入门者梳理相关公式的推导有莫大助力！ 可在之
IMU预积分的简单理解
诺有缸的高飞鸟的博客
07-25 914
IMU预积分的简单理解
激光SLAM学习笔记1——IMU预积分
qq_46238675的博客
03-11 1895
带IMU的融合模型中的优化问题可以表示为如下：minX={∑∣∣rL(Lkk+1,X)∣∣2+∑∣∣rB(Bkk+1,X)∣∣2+∑∣∣rG(Gk,X)∣∣2}min \Chi=\lbrace\sum ||r_L(L^{k+1}_k,X)||^2+\sum ||r_B(B^{k+1}_k,X)||^2+\sum ||r_G(G_k,X)||^2\rbraceminX={∑∣∣rL​(Lkk+1​,X)∣∣2+∑∣∣rB​(Bkk+1​,X)∣∣2+∑∣∣rG​(Gk​,X)∣∣2} 三种约束分别通过以下方式
IMU预积分再理解
qq_43526137的博客
09-09 610
IMU预积分再理解
李代数视角下的IMU预积分理论解析
为了深入理解IMU预积分的理论，推荐参考[5][6][7]这些文献，其中[6]特别详细介绍了惯性导航的相关知识。CForster的论文[3][4]则提供了关于预积分公式的详尽推导，是学习这一主题的重要资源。通过这些资料，读者可以...
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