07 2017 档案

VINS（十）FeatureManager（未完待续）
摘要：VINS中的FeatureManager负责管理 阅读全文
posted @ 2017-07-24 22:43 徐尚 阅读(1202) 评论(0) 推荐(0)
VINS（九）Ceres Solver优化（未完待续）
摘要：使用Ceres Solver库处理后端优化问题，首先系统的优化函数为 阅读全文
posted @ 2017-07-21 08:39 徐尚 阅读(1692) 评论(1) 推荐(0)
VINS（八）初始化
摘要：首先通过imu预积分陀螺仪和视觉特征匹配分解Fundamental矩阵获取rotationMatrix之间的约束关系，联立方程组可以求得外参旋转矩阵； 接下来会检测当前frame_count是否达到WINDOW_SIZE，确保有足够的frame参与初始化； 1. 保证imu充分运动，只需要考察线加速 阅读全文
posted @ 2017-07-10 18:14 徐尚 阅读(4156) 评论(2) 推荐(2)
VINS（七）estimator_node 数据对齐 imu预积分 vision
摘要：首先通过vins_estimator mode监听几个Topic（频率2000Hz），将imu数据，feature数据，raw_image数据（用于回环检测）通过各自的回调函数封装起来 然后开启处理measurement的线程 process()函数中，首先将获取的传感器数据imu_buf feat 阅读全文
posted @ 2017-07-10 10:05 徐尚 阅读(4588) 评论(0) 推荐(0)
VINS（六）边缘化
摘要：通常的边缘化是将联合概率分布分解为边缘概率分布和条件概率分布的过程，这样可以将Sliding Window中较旧的状态边缘化出Sliding Window，同时保留其信息。并且保证了对应H海塞矩阵的稀疏，从而实现计算资源和计算精度的平衡。VINS中也可以将最旧的状态边缘化，但是在一些退化的运动下（例 阅读全文
posted @ 2017-07-06 19:39 徐尚 阅读(5988) 评论(0) 推荐(0)
VINS（四）初始化与相机IMU外参标定
摘要：和单目纯视觉的初始化只需要获取R，t和feature的深度不同，VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数，包括速度，重力方向，feature深度，以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$。 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Track 阅读全文
posted @ 2017-07-06 13:49 徐尚 阅读(8843) 评论(8) 推荐(1)