1.introduction
imu的輸出頻率很高（100-1khz），所以優化變數會快速增長，使得實時優化變得infeasible。christian forster提出用將兩幀影象間的imu取樣資料用預積分的方法變為乙個constraint，從而降低優化變數。對於兩幀影象間的standard imu integration來說，初始狀態是由第一幀的state estimate給出的。然而，每次優化迭代中，state estimate都在變化，那麼就需要重複imu integration。這個問題可以通過相對運動constraint的reparametrization來解決。那麼reparametrization稱為imu預積分。imu通常來說具有白雜訊以及零偏。但是視覺影象在固定不動時沒有零偏，所以用視覺影象確定零偏，用imu確定rotation and fast movement。
2.model
基於乙個假設：imu和camera是synchronized。
imu通常包括乙個3axis加速度計以及乙個3axis陀螺儀，可以測量角速度以及感測器家去讀with respect to the imu plane。兩者的測量收到白雜訊以及感測器bias雜訊。
在兩個key frame 之間，系統的角度，速度，位置可以取第一kf的imu測量值，因為imu頻率很高，所以可以近似為常數。
兩kf之間所有的imu measurement可以融合為乙個常數。
imu預積分 視覺慣性里程計的IMU預積分模型
為什麼工程實踐中我們使用視覺與imu融合的解決方案即視覺慣性里程計 vio 來估計運動而不是簡單地使用視覺里程計 vo 視覺慣性里程計的感測器主要包括相機和慣性測量單元 imu 兩種感測器各有優缺點，vio的優勢就在於imu與相機的互補性。視覺感測器在大多數紋理豐富的場景中效果很好，但是遇到玻璃或白...
視覺里程計學習
大四要做畢業設計了，因為保送去了外校，決定畢業 跟研究生導師做。研究生導師是做gps導航的，想發展視覺導航方向，就想讓我做視覺里程計，嘗試把視覺定位研究一下。基本沒有計算機視覺的基礎的我，就這樣子誤打誤撞進了計算機這個深坑。後來發現了清華博士高翔寫的閒半居士部落格，在這裡有了乙個簡單的入門。他這裡還...
里程計 推算定位與視覺里程計
以下內容翻譯自wiki百科。里程計是一種利用從移動感測器獲得的資料來估計物體位置隨時間的變化而改變的方法。該方法被用在許多種機械人系統 輪式或者腿式 上面，來估計，而不是確定這些機械人相對於初始位置移動的距離。這種方法對由速度對時間積分來求得位置的估計時所產生的誤差十分敏感。快速 精確的資料採集，裝...