輸入是本幀的特徵點[id (cam_id, xyz_uv_vxvy)],包含了檢測關鍵幀,估計外部引數,初始化,狀態估計,劃窗等等
檢測關鍵幀,選擇margin幀:addfeaturecheckparallax()
if (f_manager.addfeaturecheckparallax(frame_count, image, td))
marginalization_flag = margin_old;//新一幀將被作為關鍵幀(標誌位margin_old=1)
featuremanager：特徵點管理類，主要包含list feature；
featureperid：第id個特徵點的資訊：出現次數、逆深度、vector feature_per_frame；
vector feature_per_frame：該特徵點在各個影象中的資訊：位置、速度等。
估計外部引數
聯合初始化(如果還沒有初始化)
用視覺pnp求位姿，同時求imu的bg。
f_manager.
initframeposebypnp
(frame_count, ps, rs, tic, ric)
;深度已知,用pnp
//ps, rs, tic(平移外參), ric(旋轉外參)是輸出的結果
f_manager.
triangulate
(frame_count, ps, rs, tic, ric)
;
然後滑窗：slidewindow
updatelateststates()就是把當前狀態放到前次狀態,為下一次做準備
如果已經初始化
就不了,而是用視覺特徵點、imu預積分聯合狀態估計。
首先三角化特徵點空間位置:
f_manager.triangulate(frame_count, ps, rs, tic, ric);optimization()同上
slidewindow()同上
vins部落格的一部分7
其中,輸出在ps,rs中,tic為tbc ric為rbc 1 將本幀所有的 已知深度的點，利用它第一次出現的幀的位姿和當時三角化出的xyz，來計算出其世界系座標並存入pts3d，相應的當前幀的歸一化平面座標存入pts2d,步驟為 pim u rb c pc am t bc p r p t pimu ...
測試只是一部分
對於很多測試人員來說，測試相關的內容是工作的全部，這是我們的視角。但是換個角度也許就不是這樣。首先我們工作的地方大部分是商業組織，是某個公司，開發某類產品或者提供某類服務，也就是business。所以從組織的層級往上看，到了一定的級別，其實看到的是業務 產品等東西，當然他們也關心我們技術和競爭對手的...
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