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Compute FullU

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Articles by Compute FullU

VINS中旋转外参初始化 - weihao-ysgs - 博客园

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By Compute FullU
| cnblogs.com
​ 为了使这个两个传感器融合，我们首先需要做的事情是将两个传感器的数据对齐，除了时间上的对齐，还有空间上的对齐。空间上的对齐通俗的讲就是将一个传感器获取的数据统一到另一个传感器的坐标系中，其关键在于确定这两个传感器之前的外参，本文将详细介绍 VINS_Mono 中 camera-imu 的旋转外参标定算法原理并对其代码进行解读（VINS-Fusion中也是一样的）。 ​ 相机与 IMU 之间的相对旋转如下图所示： ​ 上图表示相机和 IMU 集成的系统从到的运动，其中视觉可以通过特征匹配求得到时刻的旋转增量，同时 IMU 也可以通过积分得到到时刻的旋转增量。两个求得的旋转增量应当是相同的，因此分别将在自己坐标系下求得的增量转移到对方的坐标系下，即经过 \(\mathbf{q}_{bc}\) 变换后应当还是相同的。 ​ 相邻两时刻 \(k\) , \(k + 1\) 之间有: IMU 旋转积分 \(\mathbf{q}_{b_{k} b_{k+1}}\) ,视觉测量 \(\mathbf{q}_{c_{k} c_{k+1}}\)。则有: \[\mathbf{q}_{b_{k}...
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VINS-Mono+Fusion源码解析系列（六）：后端优化-CSDN博客

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By Compute FullU
| CSDN
（1）大致流程 读取配置文件参数readParameters 优化器参数设置setParameter：包括外参与时延，以及视觉重投影的置信度 接收imu消息，执行回调函数imu_callback 接收前端视觉光流结果，执行回调函数feature_callback 接收前端重启命令，执行回调函数restart_callback（在前端光流跟丢之后进行重启） 接收回环检测消息，执行回调函数relocalization_callback 处理核心线程process （2）代码实现 int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "vins_estimator"); ros::NodeHandle n("~"); ros::console::set_logger_level(ROSCONSOLE_DEFAULT_NAME, ros::console::levels::Info); readParameters(n); estimator.setParameter(); #ifdef...
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ICP算法（仅供学习使用）_RPCR的博客-CSDN博客

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By using namespace Eigen, Compute FullU
| CSDN
ICP（Iterative Closest Point）细化是一种点云配准算法，用于将两个或多个点云数据集对齐，以便进行后续的三维重建、拓扑分析等操作。在ICP细化中，通过迭代计算最小化两个点云之间的距离，来优化一个点云到另一个点云的转换矩阵（旋转矩阵和平移向量）。通过反复迭代，ICP细化算法可以逐步地将两个点云对齐，使它们的误差越来越小，最终达到一个较好的配准效果。ICP细化算法常用于三维重建、医学图像处理、机器人视觉、自动驾驶等领域。 ICP细化算法的具体步骤如下： 初始化：设定目标点云$P$和源点云$Q$，以及初步的变换矩阵$T_{0}$。 配准迭代：对于每一次迭代$i=1,2,3,...$，都执行以下步骤： a. 对于每个点$p$在目标点云中，找到其在源点云中最近的点$q$。 b. 计算每对匹配点之间的偏移量（即源点云中的点$q$到目标点云中的点$p$之间的向量$T_{i-1}q-p$）。 c. 通过最小二乘法估计一个变换矩阵$T_{i}$，将源点云中的点移动和旋转，以最小化偏移量的平方和。 d.
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