為什么要初始化 非線性VINS估計器的性能對於初始的速度，尺度，重力向量，空間點3D位置，以及外參等非常敏感。在很多場合中，能做到相機和IMU即插即用，線上自動校准與初始化，將會給用戶帶來極大的方便性。VINS里面分四步進行，第一個就是上次講的旋轉外參校准，第二個就是找到某幀作為系統初始化原點 ...

首先通過imu預積分陀螺儀和視覺特征匹配分解Fundamental矩陣獲取rotationMatrix之間的約束關系，聯立方程組可以求得外參旋轉矩陣； 接下來會檢測當前frame_count是否達到WINDOW_SIZE，確保有足夠的frame參與初始化； 1. 保證imu充分運 ...

和單目純視覺的初始化只需要獲取R，t和feature的深度不同，VIO的初始化話通常需要標定出所有的關鍵參數，包括速度，重力方向，feature深度，以及相機IMU外參$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$。 一. 外參旋轉矩陣初始化 在Feature Detection ...

視覺和IMU的對齊 1. 求陀螺儀的零偏\(b_g\) 視覺計算出了幀間的旋轉，IMU也計算出了幀間的旋轉，這兩者之間並不太一致，那么誰是對的呢？這里采用視覺計算出的值，認為IMU由於零偏的不准確 ...

VINS的優化除了添加了投影殘差，回環檢測殘差，還有IMU的殘差，邊緣化產生的先驗信息殘差等。有些比較難理解，可參考此博客和知乎回答。 滑動窗口更新 如果是刪去最舊一幀，則每個Ps 等參數都要往后移動，第 i 個要與 i +1 交換，WINDOW_SIZE那一幀要清空 如果是刪去 ...

VINS_Fusion的初始化與VINS_mono差不多. 按照<<手寫VIO>>課程中的說法 1. 背景技術 在介紹VINS的初始化模塊之前,先介紹以下背景知識: A.IMU預積分 IMU傳感器模型可以表示為如下式子: \[ω̃^b = ω^b + b^g ...

初始化時需要求出的變量：相機和imu外參r t、重力g、尺度s、陀螺儀和加速度計偏置ba bg。 下面對兩種算法初始化的詳細步驟進行對比： 求陀螺儀偏置bg 求解公式相同，求解方法不同。公式如下，VI ORB-SLAM使用圖優化的方式 ...

為什么檢查視差 在哪里需要檢查視差 視差檢查函數使用位置是在processImage內，也就是當estimator得到一幀圖片的信息后，就會立馬進行處理，首先第一步就是添加圖片內的特征點以 ...