Vins-Fusion 学习笔记

VINS-Fusion是香港科技大学开源的双目视觉惯导SLAM方案,是基于优化的多传感器状态估计器,可实现精确自定位。它是VINS-Mono的扩展,支持多种视觉惯性传感器类型,具有多传感器支持、在线校准等特征,还展示了与GPS融合的模组示例。

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VINS-Fusion 基本介绍

VINS-Fusion 是继 VINS-Mono 和 VINS-Mobile(单目视觉惯导 SLAM 方案)后,香港科技大学沈劭劼老师开源的双目视觉惯导 SLAM 方案,VINS-Fusion 是一种基于优化的多传感器状态估计器,可实现自主应用(无人机,汽车和 AR / VR)的精确自定位。 VINS-Fusion 是 VINS-Mono 的扩展,支持多种视觉惯性传感器类型(单目摄像机+ IMU,双目摄像机+ IMU,甚至仅限双目摄像机)。开源项目组还展示了将 VINS 与 GPS 融合的模组示例。

特征如下:

多传感器支持(立体摄像机/单声道摄像机+ IMU /立体摄像机+ IMU)
在线空间校准(相机和 IMU 之间的转换)
在线时间校准(相机和 IMU 之间的时间偏移)
视觉循环闭合

大家也可以拿起手头的小觅双目摄像头跑起来,分享你的体验!Github 地址:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion

<think>好的,用户想了解如何在VINS-Fusion中添加回环检测用于室外建图。首先,我需要回忆一下VINS-Fusion的基本结构。VINS-Fusion是一个视觉惯性里程计系统,结合了视觉和IMU数据,但它本身可能没有内置的回环检测模块,特别是在室外大场景中,累积漂移是一个问题。根据用户提供的引用[^1],回环检测可以消除部分漂移,但大范围场景依然有挑战。 接下来,用户提到的引用[^2]提到了DBoW2或NetVLAD进行视觉词袋匹配,以及位姿图优化的方法。这说明在VINS-Fusion中添加回环检测可能需要集成这些工具。需要确认VINS-Fusion是否支持这些库,或者需要自行添加。 然后,步骤方面,可能需要分为几个部分:首先集成回环检测模块,比如使用DBoW2进行场景识别;其次,当检测到回环时,计算相对位姿约束,并添加到位姿图中进行优化。引用中的公式给出了相对位姿约束的计算方法,这需要用到PnP算法来估计两个关键帧之间的位姿变换。 另外,室外建图的挑战可能包括动态物体、光照变化和更大的场景规模,所以可能需要调整特征提取和匹配的参数,比如使用更鲁棒的特征描述子,或者增加关键帧之间的间隔来减少计算量。 还要考虑如何将回环检测的结果与VINS-Fusion的现有系统结合,比如修改位姿图优化的部分,确保回环约束被正确添加。可能需要参考VINS-Mono或其他类似系统如何处理回环检测,或者查看用户提到的引用[^3]中提到的Ysfyuan的学习笔记,是否有相关实现经验。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能遇到的后续问题,比如性能优化、不同回环检测方法的比较,或者如何处理室外环境中的动态物体等。</think>在VINS-Fusion中添加回环检测功能可有效减少大范围建图的累积漂移问题。以下是关键实现步骤: ### 一、回环检测模块集成 1. **视觉词袋模型选择** - 使用$DBoW2$或$NetVLAD$进行场景识别,其中$NetVLAD$对光照变化和视角差异更鲁棒[^2] - 示例代码集成: ```cpp #include <DBoW2/DBoW2.h> PlaceRecognition::initVocabulary("/path/to/vocabulary.bin") ``` 2. **关键帧选取策略** - 设置距离阈值(如移动超过$5m$或旋转超过$30^\circ$)触发关键帧存储 - 存储关键帧的全局描述子和特征点坐标 ### 二、回环约束计算 当检测到回环候选帧时: 1. **特征匹配验证** ```cpp GeometricVerification::verifyByRANSAC(curr_features, loop_features) ``` 2. **相对位姿计算** $$ \mathbf{r}_{\text{loop}} = \log\left( \mathbf{T}_{ij}^{-1} \mathbf{T}_{i} \mathbf{T}_{j}^{-1} \right) $$ 其中$\mathbf{T}_{ij}$通过PnP算法计算得到 ### 三、位姿图优化 1. 添加回环约束因子: ```cpp pose_graph.addConstraint(loop_id, curr_id, T_ij, information_matrix) ``` 2. 使用Ceres或g2o进行全局优化: $$ \mathop{\arg\min}\limits_{\mathbf{T}} \sum \rho\left( \left\| \mathbf{r}_{\text{imu}} \right\|^2 + \left\| \mathbf{r}_{\text{loop}} \right\|^2 \right) $$ ### 四、室外场景适配 1. **特征点参数调整**: - 使用$AKAZE$或$SURF$特征替代默认的$FAST$ - 增加特征提取数量至$1000$个/帧 2. **关键帧数据库管理** - 采用四叉树空间分区存储,减少检索复杂度 ### 五、性能优化建议 1. 使用$Geohash$进行空间快速检索 2. 设置回环检测频率阈值(如每$30$秒触发) 3. 增加运动一致性检查: $$ \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\| \mathbf{p}_i^{curr} - \mathbf{p}_i^{loop} \| < \delta $$
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