本文主要是介绍【开源分享】VIDO-SLAM:一种视觉惯性动态物体SLAM系统,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章:Inertial-Only Optimization for Visual-Inertial Initialization
作者:Carlos Campos, Jose M.M. Montiel and Juan D. Tard ´ os´
代码:https://github.com/bxh1/VIDO-SLAM.git
编译:点云PCL
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摘要
VIDO-SLAM是一种视觉惯性动态物体SLAM系统,能够估计相机姿态,使用单目相机进行视觉惯性SLAM,跟踪动态物体,算法无论是否使用IMU,都可以提供了使用单目相机在Kaist数据集中运行SLAM系统。
历史文章:【开源分享】VDO-SLAM:基于视觉的动态SLAM感知系统
实现了功能包括:
(1)将MonoDepth2、FlowNet和MaskRcnn与可在基于ROS的SLAM系统中实时运行
(2)实现了室外场景中的视觉惯导SLAM
(3)跟踪和估计动态对象的运动
主要内容及贡献
这篇文章在视觉惯导SLAM初始化中的工作的主要贡献有:
(1)考虑IMU噪声的概率模型的情况下,将视觉-惯性初始化问题表述为只考虑惯的最优估计问题。
(2)一次性求解了所有的惯性参数,避免了解耦估计所产生的不一致性,这使得所有的估计都是一致。
(3)不做任何初始速度和姿态的假设,这使得该方法适用于任何初始情况。
(4)不假设IMU偏差为零,且将它们的已知信息编码为被我们的MAP估计所利用的概率先验。
根据不同传感器初始化方法可以分为三个步骤:
仅视觉的最大后验估计:使用BA初始化并运行短时间的单目ORB-SLAM,以获得一个纯视觉MAP估算的 up-to-scale,同时,计算关键帧间的IMU预积分及其协方差。
仅惯导的最大后验估计:仅针对惯性的优化,使IMU轨迹与ORB-SLAM轨迹对齐,找到尺度,关键帧的速度、重力方向和IMU偏差 biases。
视觉-惯导的联合最大后验:将上一步的解作为完整VI-BA的种子,得到联合最优解。
具体细节可查看原文:
https://arxiv.org/pdf/2003.05766.pdf
实验
下表展示了EuRoC数据集中每0.5s进行一次初始化的结果统计:
视觉惯性BA前后,通过不同初始化方法沿EuRoC数据集的所有序列获得的比例因子(估计和真值比例之间的比率)的实验分布,总共启动了2248次初始化。如下图:
与原始ORBSLAM-VI和VINS Mono的比较结果。
代码依赖:
ROS
PyTorch (Version: 1.4.0)
GPU (at least 8GB of memory)
OpenCV
Pangolin
g2o
Eigen
相关文章:
Jun Zhang, Mina Henein, Robert Mahony and Viorela Ila. VDO-SLAM: A Visual Dynamic Object-aware SLAM System. Submitted to The International Journal of Robotics Research. IJRR (Under Review).
Carlos Campos, J. M. M. Montiel and Juan D. Tardós, Inertial-Only Optimization for Visual-Inertial Initialization, ICRA 2020.
总结
所提出的初始化方法比大多文献中的方法更精确,计算时间非常短,这证实了最优估计理论能够正确利用传感器噪声的概率模型,获得比求解线性方程组或使用非加权最小二乘法更精确的结果。
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