Ceres要安装与现有的Eigen3.3.7和CMake3.16.3兼容的CeresSolver，可以按照以下步骤操作：1.下载与Eigen3.3.7兼容的CeresSolver根据Eigen版本和CeresSolver的兼容性要求，推荐使用CeresSolver1.14，因为它支持Eigen3.3.x。你已经下载了CeresSolver1.14，因

IC-GVINS:ARobust,Real-Time,INS-CentricGNSS-Visual-InertialNavigationSystemIC-GVINS:一种稳健的实时以惯性导航系统为中心的全球导航卫星系统视觉惯性导航系统XiaojiNiu${}^{\circledR}$,HailiangTang${}^{\circledR}$,TishengZhang${}^{\circledR

代码：https://gitee.com/zheng-yongjie/vins-fusion-gpu-cv4?skip_mobile=true硬件：jetsonxaviernx，系统20.04nvcc-V可查看cuda版本本文在docker里面复现1.opencvcuda安装root@ubuntu:~#pwd/rootwget-Oopencv-4.5.4.ziphttps://github.com/opencv/opencv/archi

GVINS:TightlyCoupledGNSS-Visual-InertialFusionforSmoothandConsistentStateEstimationGVINS：紧密耦合的GNSS-视觉-惯性融合系统，用于平滑和一致的状态估计ShaozuCao,XiuyuanLu,andShaojieShen曹少祖，吕修媛，沈邵杰Abstract-Visual-Inertialodometry(VIO)is

一、边缘化VINS中的边缘化策略，将滑出窗外的帧与滑窗内的帧的约束使用边缘化的形式保存为先验误差因子进行后续非线性优化，以保留约束信息。VINS-Fusion优化约束包括：a.视觉误差因子约束，b.IMU预积分约束，c.边缘化先验因子约束文章主要讲述边缘化先验因子约束如何产生。VINS-Fus

在VINS-FUSION优化-IMU预积分因子（一）中介绍了IMU预积分及其于优化变量的全部雅克比矩阵的推导，（二）中文章结合VINS-FUSION源码，完成优化-IMU预积分因子的使用。本文介绍预积分中方差的计算。一、引出​方差作为调节各残差项的权重，方差计算如下：Fk、Gk是离散时间下的状态传递方程

docker容器中：终端1：打开相机dockerexec-itd38/bin/bashsource./devel/setup.bashroslaunchastra_cameraastra_pro.launch终端2：打开imudockerexec-itd38/bin/bashln-s/dev/ttyUSB0/dev/fdilink_ahrs#如果/dev/fdilink_ahrs找不到的话执行roslauncha

目录前言1、准备1.1安装ROS1.2安装CeresSolver2、安装VINS-Fusion3、测试（EuRoCMAV数据集）3.1、下载数据集3.2Monocualrcamera+IMU3.3Stereocameras+IMU3.4Stereocameras参考前言VINS-Fusion是一种基于优化的多传感器状态估计器，可为自主应用（无人

数据集下载地址百度网盘请输入提取码提取码：tsdp数据集制作1.下载数据集，我下载的是2011_09_30_drive_0033_extract.zip中的视觉和激光数据和2011_09_30_drive_0033_sync.zip中的IMU数据。为什么需要下载两个数据集，因为*_extract.zip包含的IMU数据是100Hz,但是视觉的数据

连续时间IMU积分\[\begin{aligned}&\mathbf{p}_{b_{k+1}}^w=\mathbf{p}_{b_k}^w+\mathbf{v}_{b_k}^w\Deltat_k+\iint_{t\in[t_k,t_{k+1}]}\left(\mathbf{R}_t^w(\hat{\mathbf{a}}_t-\mathbf{b}_{a_t}-\mathbf{n}_a)-\mathbf{g}^w\right)dt^2\\\&\m

Harris角点opencv函数cornerHarris提取输入图像的Harris角点检测原理检测思想：使用一个固定窗口在图像上进行任意方向的滑动，对比滑动前后的窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有较大灰度变化，则认为该窗口中存在角点。\(E(u,v)=\sum_{(x,y)\inW}w(x,y)[

                                           

安装VINS-Mono创建工作空间mkdir-p~/vins_mono_ws/src#创建了第二层级的文件夹src，这是放ROS软件包的地方cd~/vins_mono_ws/src#进入工作空间，catkin_make必须在工作空间这个路径上执行catkin_init_workspace#初始化src目录，生成的CMakeLists.txt为功

文章目录2013ARobustandModularMulti-SensorFusionApproachAppliedtoMAVNavigation2021GVINS:TightlyCoupledGNSS-Visual-InertialFusionforSmoothandConsistentStateEstimation2022IC-GVINS:ARobust,Real-Time,INS-CentricGNSS-Visual-InertialNaviga

【1】图片先去畸变再追踪可以平滑轨迹【2】opencv封装好的solvePNP精度不够，通过G2O优化计算结果更为准确，且必须多轮迭代通过卡方剔除大误差点【3】通过增大特征点的最小间距，保证特征点提取的均匀性【4】setMask函数会对vector进行重新排序

VINS中的IMU因子（一）在这篇文章中我们分析一些VINS中对于IMU因子的处理和构建方式。首先来看一下再estimator类中关于预积分因子的几个重要成员变量。pre_integrations存储了滑动窗口中相邻两帧之间的预积分增量。acc_0，gyr_0则保存了当前时刻的角速度和加速度值。IntegrationBas

VINS中的旋转外参初始化​ 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_

一个一个修改文件就可以了（哭）https://zhuanlan.zhihu.com/p/548140724#:~:text=%2Fhome%2Fubuntu%2Fcatkin_ws%2Fsrc%2FVINS-Mono%2Fcamera_model%2Fsrc%2Fchessboard%2FChessboard.cc%3A20%3A38%3A%20error%3A%20%E2%80%98CV_GRAY2BGR%E2%80%99%20was%20not%20declared%20in%20th

1.operator的用法c++工程文件结构：test.h具体：#include<iostream>usingnamespacestd;classV_3d{public: doublex,y,z; V_3d(doublex_,doubley_,doublez_):x(x_),y(y_),z(z_) { cout<<x<<","<<y<<","<<z<

相关工作一种流行的基于EKF的VIO方法是MSCKF[13][14]。MSCKF在状态向量中维护以前的几个摄像机位姿，并使用多个摄像机视图中相同特征的视觉测量来形成多约束更新。SR-ISWF[18][19]是MSCKF的扩展。它采用squareroot形式[20]实现单精度表示，避免了较差的数值性质。该方法采用逆滤波器

vins_estimator概述基本上VINS里面绝大部分功能都在这个package下面，包括IMU数据的处理(前端)，初始化(我觉得可能属于是前端)，滑动窗口(后端)，非线性优化(后端)，关键帧的选取(部分内容)(前端)。我第一次看的时候，总是抱有一个疑问，就是为什么把这么多内容全都放在这一个node里面。为了

1、前端流程概述VINS-Mono的前端整个封装成了一个ROS节点其订阅的topic是：相机或者数据集发来的图片其发布topic是：由pub_img发布的"feature"，发布的是当前帧的特征点，特征点分装成了sensor_msgs::PointCloudPtr类型，里面包括了每个特征点的（1）归一化平面上的坐标（2）归一化平面上的

Vins前端中高效的去畸变的方式解析1.0畸变是如何产生的\(\quad\)我们先来想想3D点是如何投影到图像平面的：世界坐标点经过一个外参矩阵得到相机坐标系下的位置，由于我们

CREATEPROCEDURE[dbo].[vin]--创建存储过程+名(@vinsnvarchar(4000)--定义vins是什么数据类型)asbegin--下面执行sql语句MERGEINTO目标表1AS

https://blog.csdn.net/qq_38364548/article/details/123669506 2.EVO安装详细的安装过程见我的另一篇博客Ubuntu18.04———VIO算法评测工具EVO的安装与使用 6