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  • 视觉和imu融合的算法研究

    融合方式概述   

    同SLAM发展过程类似,视觉融合IMU问题也可以分成基于滤波基于优化两大类。
    同时按照是否把图像特征信息加入状态向量来进行分类,可以分为松耦合紧耦合两大类。

    一.基于滤波的融合算法

    1.1 松耦合

    松耦合将视觉传感器和 IMU 作为两个单独的模块,两个模块均可以计算得到位姿信息,然后一般通过 EKF 进行融合。
    松耦合框架

    可参考的算法有ethz的Stephen Weiss的ssf和msf

    1.2 紧耦合

    紧耦合则是指将视觉和 IMU 得到的中间数据通过一个优化滤波器进行处理,紧耦合需要把图像特征加入到特征向量中,最终得到位姿信息的过程。由于这个原因,系统状态向量最终的维度也会非常高,同时计算量也很大。

    紧耦合框架

    可参考的算法有MSCKF,ROVIO

    二.基于优化的融合算法

    2.1 松耦合

    基于松耦合优化的工作不多,这里只给出一篇文章作为参考:
    Inertial Aided Dense & Semi-Dense Methods for Robust Direct Visual Odometry

    2.2 紧耦合  https://blog.csdn.net/qq_18661939/article/details/53574981

    提到基于优化的紧耦合,就不得不提okvis了,主体思想是建立一个统一的损失函数同时优化视觉与IMU的位姿,用到了sliding window的思想。(这方面博主也需要再深入研究一下)
    可参考 OKVIS, 以及港科大刚刚开源的 VINS-Mono

     code

    (1)imu和单目的紧耦合滤波方法

    https://github.com/ethz-asl/rovio

    (2)imu和单目的紧耦合非线性优化方法

    • https://github.com/ethz-asl/okvis

              https://github.com/ethz-asl/okvis_ros

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/8793946.html
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