随笔分类 - VIO
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特征点三角化恢复3D点
摘要:—— 基于滑动窗口算法的 VIO 系统:舒尔布、边缘化、可观性和 一致性
摘要:@ 一、从高斯分布到信息矩阵 1.1 SLAM 问题概率建模 1.2 SLAM 问题求解 1.3 高斯分布和协方差矩阵 因为一般可以假设是相互独立的: \(\Sigma_{i j}=E\left(x_{i} x_{j}\right)=E(x_i)E(x_j)=(x-u)^
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VIO(3)—— VIO 残差函数的构建
摘要:@ IMU与VO的融合问题可以看作是对状态量的最小二乘估计,因此核心问题就转换为了VIO 残差函数的构建。 一、系统需要优化的状态量 二、视觉重投影误差 三、预积分模型 3.1 IMU 测量值的积分问题 3.2 IMU预积分模型的提出 3.3 IMU 的预积分误差 第二项可以由第一章公式(7)得到
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VIO(2)—— IMU传感器测量模型、误差模型、运动模型(预积分模型)
摘要:@ 一、旋转运动学 1.1 线速度与角速度 1.2 旋转坐标系下的运动学 补充:右扰动模型: 在旋转坐标系下观察,运动的物体(运动方向和旋转轴不为同一个轴时)会受到科氏力的作用。 二、IMU 测量模型及运动模型 2.1 MEMS(Micr
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