vio-视觉与IMU融合实现里程计（第六章）——视觉前端

最新推荐文章于 2025-07-28 07:35:23 发布
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#计算机视觉 #自动驾驶 #ar

博客介绍了视觉追踪相关内容，使用光流法追踪特征点或角点易丢失，直接法追踪可能受曝光影响，且直接法可通过特征点选取控制耗时和追踪效果。还提到放射变换包含旋转和平移，不插入关键帧会使路标点深度信息不变，插入后用BA平摊重投影误差，让后端定位更鲁棒。

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使用光流法对特征点或角点进行追踪时很容易丢失,而使用直接法进行追踪时曝光可能会受影响.
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算法耗时越多,效果越好. ORB使用的是带有描述子的特征点法(直接法比特征点法效果好),直接法可以利用特征点选取的多少来决定耗时的长短进而决定追踪效果的好怀.

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Kitti数据测试_视觉/IMU/LiDAR融合
惊鸿一博
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12-31 2737
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视觉惯性里程计SVO融合IMU
weixin_43793960的博客
12-03 3156
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第三章——IMU与视觉融合
weixin_43008154的博客
04-19 1729
前言 日常吐槽，第三章很多内容没点透，因为会在之后讲解，但是没说明就很搞人心态，让阅读者理不通顺各内容的逻辑结构 内容 1 各节之间的逻辑 我觉得开始介绍之前，首先应该把第三章讲的这些内容各自间的关系说明，本章有两个重点，一是对IMU进行预积分以及预积分的误差递推公式；二是IMU与视觉各自的雅可比矩阵求解（注意是各自的） 有一个PPT和讲解中都忽略了的事——为什么要求预积分误差递推公式的F和G矩阵？ PPT中只说了一个作用，那就是在求IMU残差雅可比的时候，方便通过F的递推近似各个预积分因子对i时刻的bia
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梁小憨憨的博客
04-07 1456
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深度学习----视觉里程计
最新发布
weixin_64110589的博客
07-28 975
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视觉-惯性里程计中的EKF应用案例分析：VIO系统状态估计的4个核心挑战与破解之道
视觉-惯性里程计（Visual-Inertial Odometry, VIO）融合相机与IMU数据，实现高精度、鲁棒的位姿估计。其核心在于利用IMU高频动态响应与视觉低频但全局稳定的特性互补，通过滤波或优化框架进行状态估计。扩展卡尔曼...
松耦合组合导航（视觉+IMU）
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视觉+IMU传感器松耦合组合导航
视觉-惯导多传感器融合（2）IMU 原始数据处理
Techblog of HaoWANG
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视觉-惯导多传感器融合（1）IMU & ROS_Techblog of HaoWANG-优快云博客IMU，全称inertial measurement unit，即惯性测量单元，主要用于测量自身位姿，位姿包含位置和姿态。https://haowang.blog.youkuaiyun.com/article/details/121249997 目录 1. 数据采集 2. 数据回放 3. 滤波去噪 4. 绘制曲线 1. 数据采集 使用ROS工具‘rosbag’录制...
研究生实名举报深圳大学导师强迫学生延迟毕业，违规报销，各方回应
3D视觉工坊
03-22 644
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源丨硕博发声近日，据微博网友爆料，深圳大学土木与交通工程学院交通运输工程专业硕士生导师胡明伟强迫学生延迟毕业，违规报销，间接逼死学生，停止研究生招生资格期间依然违规招收研究生。具体内容：剧情反转？在深圳大学贴吧，貌似课题组其他同学发出不同声音，称吕同学从事剧本杀行业创业，目前已经删帖。再转？吕同学再次回应，等待真相深...
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weixin_38216573的博客
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VIO概述 0.IMU与视觉进行比较 IMU 视觉 惯性测量单元 利用图像的VIO 六自由度IMU，陀螺仪测量角加速度、加速度计测量加速度 利用图像通过特征、像素（直接法）进行位姿估计 高频>=100hz,应对载体位姿变化比较快的情况 以图像形式记录数据，频率在15hz-60hz，载体位姿不能变化太快，受外界环境影响 快速响应，不受成像质量影响，角速度普遍估计比较准确，可估计绝对尺度 不产生漂移、直接测量旋转与平移 存在零偏，低精度IMU积分位姿发散，高精度价格昂贵 受
VIO——前端和后端
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视觉与IMU对齐
jsf921942722的博客
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slam之视觉+IMU
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评论 1
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