河北建设执业信息网站,关键词首页排名优化平台,人才网站的seo怎么做,网站上传的流程利用纯视觉信息进行位姿估计#xff0c;对运动物体、光照干扰、场景纹理缺失等情况#xff0c;定位效果不够鲁棒。当下#xff0c;视觉与IMU融合(VI-SLAM#xff09;逐渐成为常见的多传感器融合方式。视觉信息与IMU 数据进行融合#xff0c;根据融合方式同样可分为基于滤波…利用纯视觉信息进行位姿估计对运动物体、光照干扰、场景纹理缺失等情况定位效果不够鲁棒。当下视觉与IMU融合(VI-SLAM逐渐成为常见的多传感器融合方式。视觉信息与IMU 数据进行融合根据融合方式同样可分为基于滤波器和基于优化两类。按照是否把图像特征信息加入状态向量又可以分为松融合与紧融合两类。
双目相机加入imu模块的的好处是解决了高速运动中间数据处理的问题。相机运动过程中间出现模糊两帧之间重叠区域太少因此很难做特征点匹配。相机自己又能在慢速运动中间解决 imu的漂移问题这两者是互补的。在之前研究视觉和IMU的基础上开展IMU和视觉融合学习并做记录。 一、IMU和视觉融合的方法
1、IMU IMU以高频率(100HZ或200HZ)输出载体的角速度w和线加速度a解算出高频率(100HZ或200HZ)的载体速度V、位置P以及旋转R 2、相机 零偏和噪声会比较大以至于长时间使用后偏移的就很快但是如果使用高精惯导这个漂移误差会降低些因为它是一种积分状态从开始时间一直在持续积分积分到不再使用为止也就是它的V、P、R他们分别每一个时刻都有一个误差这个误差会产生迭代所以长时间使用后就会漂移
相机以30Hz或20Hz获得场景中的图像信息利用图像中的特征信息解算载体的旋转和平移 相机可以获得丰富的环境信息并在长时间内的漂移误差较小但在快速运动或旋转的环境中容易发生跟踪丢失的情况且在面对挑战环境时定位精度会明显下降 3、融合的目标 融合的目标就是进行一个相互的补偿主要有三个目标可以进行相互的补偿
利用视觉里程计对IMU的累积漂移进行补偿降低惯导的漂移误差对于单目视觉传感器可以利用IMU进行场景深度的校正缓解单目相机尺度不确定性问题IMU的输出与环境无关不受环境变化的约束利用IMU与视觉进行补偿可以提高视觉里程计位姿估计的鲁棒性
二、IMU和视觉的初始化及参数估计方法
三、总结
相机标定 Kalibr 是这些工具中唯一一个可以标定camToImu的是vio必不可少的工具其他的都有替代品。所以学习多种开源算法进行相机标定并记录学习相机标定的过程。 一、相机标定 1、在场景中放置一个已知的物体 1识别图像和场景之间的对应关系 2计算从场景到图像的映射
相机的标定在最简单的情况下可以用这样一个方案假定场景里面有一个已知物体而且假定建立已知物体的一些点到图像中点的一些关系接下来要做的就是寻找相机矩阵把一些三维点映射到平面的两维点上面来假定平面上的三维点的坐标是已知的非常精确的而且知道三维坐标而且知道图像中的点和三维模型的点之间的对应关系利用这种3D到2D的对应关系可以来做相机的标定
问题必须非常精确地了解几何 必须知道3D - 2D对应关系 2、摄像机参数估计Resectioning 利用这种3D到2D的对应关系可以来做相机的标定这种方案称之为Resectioning。 画成图像来看就是三维点在这里有一个两维照片而且知道黑色的点有对应关系那么要求的就是相机矩阵就是3X4的相机矩阵包含内参、外参所有的参数都在里面直观上可以认为把这一张照片在三维空间中摆到一个恰当的位置使得从相机中心发出去的光线刚刚好要通过三维空间中的这些已知点所以要解决的问题是这个相机要放到三维空间中的什么位置才能让这个几何关系得以成立。
在做这样的方法的时候假定这些三维点的坐标是非常精确已知的然而在实际应用中是比较难做到的很早以前会使用标定物通过专业设备制作的过程中保证三维点的位置然后有精确标定物之后标定相机矩阵。
3、基本方程Basic Equations 算法实现其实蛮简单的任何的一个三维点经过相机的投影矩阵之后会投影到图像中的一个两维点
二、两张图几何约束
三、三维重建
IMU参数标定学习笔记 惯性处理单元 1、参数标定 如果IMU测量数据本身就存在很大的误差即输入到系统的就是错误信息上层应用系统的算法做得再好也会输出错误结果 1内参标定 相对于IMU自身的坐标系而言在这个坐标系里面它的数据所出现的误差尽量把系统内部产生的误差消除掉 ①良率检测 内参数标定比较关键因为外参数标定与实际应用是有关系的内参标定之前首先进行良率检测标定是把传感器尽量消除如果传感器测量的数据偏移的程度过大那么矫正毫无意义所以首先保证IMU是正常的。 ②内参标定过程 标定IMU就需要对IMU误差的来源进行建模其实IMU测量过程中的误差是由很多不同的方面所引起的建模是对一些比较明显的误差已知的原因把它构建成数学模型一些我们不知道的误差源那么就无视它因为把所有误差都考虑进来会很复杂这个是没有必要的。我们主要关心三个方面的误差来源 零偏 比如我们日常生活中的秤如果不称重的读数不是零那么这个时候的偏差值就是零偏IMU上的零偏也是类似的道理。也就是IMU静止放置在某个地方如果角速度非零那偏差值就是零偏。 尺度偏差 不管测量加速度还是角速度还是磁力都是通过物理量转化成电学量比如电压、电阻和电流等转化过程中称之为尺度每一个轴上转化的尺度是不一样的比如在x轴上受到了1牛顿的力那么x轴上的力学转换器转换出来的电压可能是1.5V但是在y轴上同样是1牛顿那么转化出来的电学量可能是1.8V这两个电压不一样中间存在一个系数的差这个系数的差是由很多原因造成的。尺度可以看成斜率。尺度也是有三个值x轴、y轴、z轴 2外参标定 相对于内参标定而言假设把IMU装到载板上载板本身也是有坐标系的IMU在自身坐标系上测到的值怎么去换算到载板的坐标系上去表示 坐标变换的关系用T来表示变化的参数T就是外参外参与IMU实际安装的过程中安装在不同的地方有关系的同时与所要变换的目标坐标系是有关系的外参是不唯一的。
外参有很多种的如果IMU与相机之间进行融合那么相机与IMU之间的坐标变换关系就是外参雷达与IMU融合同理。