VINS
【持续更新篇】SLAM视觉特征点汇总+ORB特征点+VINS前端
Harris角点 opencv函数 cornerHarris提取输入图像的Harris角点 检测原理 检测思想：使用一个固定窗口在图像上进行任意方向的滑动，对比滑动前后的窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有较大灰度变化，则认为该窗口中存在角点。 \(E(u, v)=\sum_{( ......
VINS-MONO Realsense d455运行记录
安装VINS-Mono 创建工作空间 mkdir -p ~/vins_mono_ws/src # 创建了第二层级的文件夹src，这是放ROS软件包的地方 cd ~/vins_mono_ws/src # 进入工作空间，catkin_make必须在工作空间这个路径上执行 catkin_init_work ......
【问题记录】基于VINS前端构建VO的过程
【1】图片先去畸变再追踪可以平滑轨迹 【2】opencv封装好的solvePNP精度不够，通过G2O优化计算结果更为准确，且必须多轮迭代通过卡方剔除大误差点 【3】通过增大特征点的最小间距，保证特征点提取的均匀性 【4】setMask函数会对vector进行重新排序 ......
VINS中的滑动窗口
VINS中的滑动窗口 1. 图优化模型的概括 有如下优化系统 \[\begin{array}{l} \boldsymbol{\xi}=\underset{\boldsymbol{\xi}}{\operatorname{argmin}} \frac{1}{2} \sum_{i}\left\|\math ......
VINS中的IMU因子（一）
VINS中的IMU因子（一） 在这篇文章中我们分析一些VINS中对于IMU因子的处理和构建方式。首先来看一下再 estimator类中关于预积分因子的几个重要成员变量。pre_integrations 存储了滑动窗口中相邻两帧之间的预积分增量。acc_0，gyr_0则保存了当前时刻的角速度和加速度值 ......
VINS中的重力-尺度-速度初始化（2）
# VINS中的重力-尺度-速度初始化（2） ## 细化重力 $\quad$上一篇文章中得到的 $g$ 一般是存在误差的。因为在实际应用中，当地的重力向量的模一般是已知固定大小的（所以只有两个自由度未知），而我们在前面求解时并没有利用这个条件，因此最后计算出来的重力向量很难刚好满足这个条件。于是，在 ......
VINS中的速度-重力-尺度初始化(1)
# VINS中速度-重力-尺度初始化 $\quad$在 VINS 中初始化中，需要对初始化帧的速度变量，重力，以及尺度因子进行初始化。则需要估计的变量为 $$ \mathcal{X}_{I}^{3(n+1)+3+1}=\left[v_{b_{0}}^{b_{0}}, v_{b_{1}}^{b_{1} ......
VINS中旋转外参初始化
# VINS 中的旋转外参初始化 为了使这个两个传感器融合，我们首先需要做的事情是将两个传感器的数据对齐，除了时间上的对齐，还有空间上的对齐。空间上的对齐通俗的讲就是将一个传感器获取的数据统一到另一个传感器的坐标系中，其关键在于确定这两个传感器之前的外参，本文将详细介绍 `VINS_Mono` ......
vins-Fusion编译中有关opencv版本的问题
一个一个修改文件就可以了（哭） https://zhuanlan.zhihu.com/p/548140724#:~:text=%2Fhome%2Fubuntu%2Fcatkin_ws%2Fsrc%2FVINS-Mono%2Fcamera_model%2Fsrc%2Fchessboard%2FChes ......
VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator-翻译
摘要：本文介绍了一种单目视觉惯性系统（VINS），用于在各种环境中进行状态估计。单目相机和低成本惯性测量单元(IMU)构成了六自由度状态估计的最小传感器套件。我们的算法通过有界滑动窗口迭代地优化视觉和惯性测量，以实现精确的状态估计。视觉结构是通过滑动窗口中的关键帧来维护的，而惯性度量则是通过关键帧之 ......
VINS-Fusion学习笔记（一）
# **1. operator的用法** c++工程文件结构：  **test.h具体：** ``` # ......
VINS论文阅读
相关工作 一种流行的基于EKF的VIO方法是MSCKF[13][14]。MSCKF在状态向量中维护以前的几个摄像机位姿，并使用多个摄像机视图中相同特征的视觉测量来形成多约束更新。SR-ISWF[18][19]是MSCKF的扩展。它采用squareroot形式[20]实现单精度表示，避免了较差的数值性 ......
Vins-Mono 阅读笔记——estimator
vins_estimator 概述 基本上VINS里面绝大部分功能都在这个package下面，包括IMU数据的处理(前端)，初始化(我觉得可能属于是前端)，滑动窗口(后端)，非线性优化(后端)，关键帧的选取(部分内容)(前端)。我第一次看的时候，总是抱有一个疑问，就是为什么把这么多内容全都放在这一个 ......
Vins-Mono 阅读笔记——前端
1、前端流程概述 VINS-Mono的前端整个封装成了一个ROS节点其订阅的topic是： 相机或者数据集发来的图片 其发布topic是： 由pub_img发布的"feature"，发布的是当前帧的特征点，特征点分装成了sensor_msgs::PointCloudPtr类型，里面包括了每个特征点的 ......
VINS中陀螺仪零偏的估计
VINS中关于陀螺仪零偏的初始化估计 对于窗口中得连续两帧 $b_{k}$ 和 $b_{k+1}$ ，已经从视觉SFM中得到了旋转 $q_{b_{k}}^{c_{0}}$ 和 $q_{b_{k+1}}^{c_{0}}$ ，从IMU预积分中得到了相邻帧旋转 $\hat{\gamma}^{b_{k}}{ ......