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相机#xff08;单目/双目/RGBD)与IMU结合起来就是视觉惯性#xff0c;通常以单目/双目IMU为主。 IMU里面有个小芯片可以测量角速度与加速度#xff0c;可分为6轴(6个自由度)和9轴#xff08;9个自由度#xff09;IMU#xff0c;具体的关于IMU的介…视觉惯性SLAM系统简介
相机单目/双目/RGBD)与IMU结合起来就是视觉惯性通常以单目/双目IMU为主。 IMU里面有个小芯片可以测量角速度与加速度可分为6轴(6个自由度)和9轴9个自由度IMU具体的关于IMU的介绍可看上一篇。
视觉惯性SLAM应用 相机和IMU耦合的优势 在慢速和快速运动的输出上两者具有互补性 相机输出的是图像。相机在低速运动下能够稳定成像。而当相机高速运动时不仅容易造成成像模糊而且短时间内图像差异也较大。 而IMU输出的是加速度和角速度在快速运动时才输出可靠的测量缓慢运动时测量结果反而不可靠。 在使用场景上两者具有互补性 对于相机来说成像是非常重要的图像的特征提取和匹配和场景的纹理丰富程度、光照条件强相关在遇到白墙、玻璃等弱纹理环境以及暗光条件下很难提取到可靠特征点。而IMU在这个场景没有此类问题。IMU不受视觉场景环境的能响在该场景下IMU输出不受影响。IMU本身是个芯片对场景没有视觉输出。 在确定绝对尺度方面两者具有互补性 单目相机具有尺度不确定性。对于单目相机来说无法获得绝对的尺度。如下图无法确定奥特曼和房子的真实尺度可能同时都是模型也可能奥特曼是人扮演的而房子是模型等。而通过单目和IMU的数据融合可以得到绝对的尺度。 IMU中的加速度积分是速度速度积分是位移。可以积分出来尺度在多少时间内跑了多少然后将IMU得到的尺度与视觉得到的尺度进行融合以得到绝对尺度。 在感知自身运动和环境变化方面两者具有互补性 通过给定相机画面很难判断出是相机在动还是相机画面中的景色在动。 IMU则不同如果车没有开IMU就是静止的理论上是没有输出的。 在抑制漂移方面两者具有互补性 常用的IMU误差很大积分一段时间会产生很大的漂移。但图像的输出是稳定的现在拍和隔一段时间拍基本是一样的可以认为没有飘逸。
视觉惯性SLAM系统对比
优秀开源方案VINS-Fusion(单双目IMU)、OKVIS(单双日IMU) 、ORB SLAM3(单双目IMU/RGB-D)开源方案对比 目前主流的视觉和视觉惯性SLAM、VO系统对比 在数据集上各VIO算法量化效果对比 ORB-SLAM3是最佳的 ORB-SLAM3算法流程图
