小覓智慧型 VINS 學習筆記

2021-09-05 12:52:52 字數 1525 閱讀 3301

vins 基本介紹

vins 的整體系統框架圖

前端基於 klt 跟蹤演算法, 後端基於滑動視窗的優化(採用 ceres 庫), 基於 dbow 的回環檢測。

整體框架分為五部分,如上圖所示:

measuremen preprocessing :觀測值資料預處理,包含影象資料跟蹤imu資料預積分;

initialization:初始化,包含單純的視覺初始化和視覺慣性聯合初始化;

local visual-inertia ba and relocalization:區域性 ba 聯合優化和重定位,包含乙個基於滑動視窗的 ba 優化模型;

global pose graph optimization:全域性圖優化,只對全域性的位姿進行優化;

loop detection:回環檢測。

vins 為什麼採用「視覺 + imu」 融合?

單一的感測器不能適用所有的場景,比如視覺感測器在大多數紋理豐富的場景中效果很好,但是如果遇到玻璃,白牆等特徵較少的場景,基本上無法工作,而通過多個感測器的融合可以達到理想的定位效果。

小覓雙目攝像頭採用了「雙目+慣導+結構光」的融合方案

雖然 imu 長時間使用有非常大的累積誤差,但是在短時間內,其相對位移資料又有很高的精度,所以當視覺感測器失效時,融合 imu 資料,能夠提高其定位的精度。與此同時,視覺和慣性測量的互補特性, 使它們特別適合融合, 而魯棒性和準確的定位與地圖繪製是任何移動機械人都需要解決的主要需求。此外, 這兩種感測器在大多數智慧型手機中都有,融合可以有效解決移動手機上的視覺-慣性同時定位與製圖。

總結:

視覺與 imu 的融合可以借助 imu 較高的取樣頻率,進而提高系統的輸出頻率。

視覺與 imu 的融合可以提高視覺的魯棒性,如視覺 slam 因為某些運動或場景出現的錯誤結果。

視覺與 imu 的融合可以有效的消除 imu 的積分漂移。

視覺與 imu 的融合能夠校正 imu 的 bias。

單目與 imu 的融合可以有效解決單目尺度不可觀測的問題。

小覓雙目攝像頭標準版跑 vins 實測:

小覓雙目攝像頭標準版跑 vins 實測:

vins 相較 okvis 方案搭建很快,cpu 佔用率低,更適合朋友們快速上手。

vins 未來方向

相機和 imu 的天然互補性和智慧型手機的普及,使得視覺慣性里程計 vio 近幾年很流行,蘋果的 arkit 和谷歌的 arcore 都是 vio 的典型應用。vio 為將來 slam 的小型化與低成本化提供了乙個有效的方向,而且結合稀疏直接法,有望在低端硬體上取得良好的 slam 或 vo 效果,是非常有未來前景的。

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