VINS 双目+IMU

VINS（Visual-Inertial Navigation System）双目+IMU是一种基于视觉和惯性测量单元的导航系统。其主要应用于无人机、自主移动车辆和机器人等领域，可以实现无需GPS信号的室内和室外定位和导航。

VINS双目+IMU系统利用双目摄像头采集环境图像信息，并结合惯性测量单元（IMU）测量的角速度和加速度信息，通过滤波算法对图像与IMU数据进行融合，从而实现对无人机或机器人的定位和导航。这种方法在室内环境中的精度要比GPS导航更高，而且可以克服GPS信号被遮挡或干扰的问题。

相关问题

双目相机标定 vins

### 双目相机标定在VINS中的应用

双目相机作为视觉惯性导航系统(VINS)的重要组成部分，在实现高精度定位和姿态估计方面发挥着重要作用。为了确保双目相机能够提供可靠的图像信息用于后续处理，必须对其进行精确的标定。

#### 标定目标与意义

双目相机标定的主要目的是获取两个摄像机间的相对位置关系以及各自的内参矩阵。这不仅有助于提高特征匹配准确性，还对减少重建误差至关重要[^1]。

#### VINS-mono在线标定原理概述

对于基于单目的VINS框架而言，其在线自标定过程依赖于多帧间角点跟踪技术来计算相机动态变化下的外参数更新。具体来说，通过重投影模型求得相邻时刻下两台设备之间发生的平移旋转转换；而IMU部分则依靠内置算法完成自我状态评估并给出相应修正建议。最终形成由Bo至C1存在两条独立路径的事实，进而构建起线性方程组\(A\cdot b=0\)形式的问题描述，借助奇异值分解(SVD)方法获得最优解方案[^2]。

#### 双目相机离线标定流程说明

针对双目结构特点设计了一套完整的静态校正程序：

1. **准备阶段**
- 获取高质量棋盘格图案图片集；
- 安装调试好待测硬件平台及其配套软件环境[ZED2 Wrapper][zedwrapper]。

2. **执行拍摄动作捕捉序列**

3. **导入样本数据进入专门工具进行分析运算**

4. **导出结果文件保存为XML/JSON格式以便后期调用验证**

5. **测试新配置效果确认无误后正式投入使用**

import cv2 as cv
from zed2_wrapper import ZEDCamera

def calibrate_stereo_camera(image_folder_path, output_file='stereo_calibration.json'):
    criteria = (cv.TERM_CRITERIA_EPS + cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)

    objp = np.zeros((6*9,3), np.float32)
    objp[:,:2] = np.mgrid[0:9,0:6].T.reshape(-1,2)*20
    
    # Arrays to store object points and image points from all the images.
    objpoints = [] # 3d point in real world space
    imgpoints_l = [] # 2d points in image plane.
    imgpoints_r = []

    cam = ZEDCamera()
    for fname in glob.glob(f"{image_folder_path}/*.png"):
        frame = cv.imread(fname)
        gray_left = cv.cvtColor(frame.get('left'), cv.COLOR_BGR2GRAY)
        gray_right = cv.cvtColor(frame.get('right'), cv.COLOR_BGR2GRAY)

        ret_l, corners_l = cv.findChessboardCorners(gray_left, (9,6), None)
        ret_r, corners_r = cv.findChessboardCorners(gray_right, (9,6), None)

        if ret_l is True and ret_r is True:
            objpoints.append(objp)

            corners2_l = cv.cornerSubPix(gray_left,corners_l,(11,11),(-1,-1),criteria)
            imgpoints_l.append(corners2_l)

            corners2_r = cv.cornerSubPix(gray_right,corners_r,(11,11),(-1,-1),criteria)
            imgpoints_r.append(corners2_r)

            # Draw and display the corners
            cv.drawChessboardCorners(img, (9,6), corners2_l,ret_l)
            cv.imshow('img',img)
            cv.waitKey(500)

    stereo_calib_criteria = (cv.TERM_CRITERIA_MAX_ITER+cv.TERM_CRITERIA_EPS, 100, 1e-5)
    flags = 0
    flags |= cv.CALIB_FIX_INTRINSIC

    ret, mtx_l, dist_l, mtx_r, dist_r, R, T, E, F = \
        cv.stereoCalibrate(
            objpoints,
            imgpoints_l,
            imgpoints_r,
            None,None,
            None,None,
            gray_left.shape[::-1],
            criteria=stereo_calib_criteria,
            flags=flags
        )

    with open(output_file,'w') as f:
        json.dump({
            "mtx_l": mtx_l.tolist(),
            "dist_l": dist_l.tolist(),
            "mtx_r": mtx_r.tolist(),
            "dist_r": dist_r.tolist(),
            "R": R.tolist(),
            "T": T.tolist(),
            "E": E.tolist(),
            "F": F.tolist()},f)


if __name__ == "__main__":
    calibrate_stereo_camera("/path/to/images")