vins-mono视觉惯导对齐

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分类专栏： 困难公式推导 文章标签： vins-mono
于 2024-06-18 14:41:04 首次发布
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VINS-Mono视觉惯性对齐包括三步：

        1）陀螺仪偏置矫正

        2）速度、重力向量、尺度因子初始化

        3）重力修正

c0代表视觉坐标系第0帧，bk代表body坐标系第k帧

（6）

（6）式变为：

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【VINS-Mono】
小秋 AI SLAM 入门实战教程
09-02 310
第20帧IMU来了后，IMU约束的不确定度最大，∆Ba与∆Q之间没有相互关系故为0，∆Ba和∆Bg对角线递增。根据时间戳，挑选当前帧和上一帧图像之间的imu数据，用于后续的IMU积分。第20帧IMU来了后，主要用PQV的误差关于Ba、Bg的Jacobian。初始值为0，表示完全信任IMU约束，因为这时候还没有来IMU数据。第一帧IMU来了后，IMU约束的不确定度增加。
论文笔记_SLAM_VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator
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03-27 577
​​​​​​出处 【VINS论文翻译】VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator https://blog.youkuaiyun.com/qq_41839222/article/details/85683373 解决方案的核心是一个鲁棒的基于紧耦合的滑动窗非线性优化的单目视觉惯性里程计(...
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VINS-Mono-视觉惯性对齐原理及源码解析
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VINS-Mono视觉惯性对齐包括两部分陀螺仪偏置矫正和速度、重力向量、尺度因子初始化 陀螺仪偏置矫正 原理推导 由约束关系通过视觉测得的姿态变化 = IMU预积分获得的姿态变化可获得如下约束方程: qbk+1c0−1⊗qbkc0⊗γbk+1bk=[10](1) {\mathbf{q}_{b_{k+1}}^{c_{0}}}^{-1} \otimes \mathbf{q}_{b_{k}}^{c0} \otimes \boldsymbol{\gamma}_{b_{k+1}}^{b_{k}} = \begin{
VINS-Mono+Fusion源码解析系列（十五）：视觉惯性对齐
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上一节其实已经学到了初始化的部分，就是求解相机和IMU的外参数：旋转。 接下来继续吧… 在processImage( )中，涉及到初始化的代码为： //[4]判断是初始化还是非线性优化 if (solver_flag == INITIAL)//初始化 { if (frame_count == WINDOW_SIZE)//如果帧数已经到达滑动窗口设定的帧数，就进行优...
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​ 经过上一篇的分析，我们大致了解了这个节点总体情况，以及节点初始化的调用函数的过程。但是，在初步分析的时候，我遇到了很多没见过的名词，对很多概念没有足够的只是理解。在分析完上一篇后，我参考了网上的资料和队友的分析，决定结合视觉模块的参考论文——VINS-Mono来分析visual_feature部分。在本篇代码分析中，我们对作者参考的VINS-Mono和LVI-SAM的visual_feature来分析
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写在前面 港科大的VINS-Mono作为目前state of the art的开源VIO项目，是研究视觉与IMU紧耦合的必读算法，网上的论文解读与代码实现也非常丰富（感谢！）。为更好地进行学习，本人在几篇VINS论文解读与翻译的参考与改进下，完成了自己对全文的阅读与翻译，以后将逐步更新自己对算法的解读，欢迎大家一起讨论。 原文：VINS-Mono A Robust and Versatile Mo...
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