单目imu标定后用vinsfusion检验,修改哪些文件,怎么改,修改后运行哪些代码跑ivins
时间: 2024-05-10 12:21:14 浏览: 4
在单目imu标定后,需要修改VINS-Fusion中的配置文件和启动脚本。
1. 修改配置文件
在vins_estimator/config目录下,打开config-*.yaml文件,修改以下参数:
- use_imu:将其设置为true,表示使用IMU数据
- imu_topic:设置为IMU数据的话题名称
- imu_gravity:设置为已知的重力加速度大小
- T_imu_body:设置IMU到相机坐标系的变换矩阵,即单目imu标定得到的变换矩阵
2. 修改启动脚本
在vins_estimator/launch目录下,打开对应的启动脚本,修改以下参数:
- image_topic: 设置为单目相机图像的话题名称
- cam0/cam1/cam2/cam3:将其设置为相应相机的参数,包括内参、畸变系数等
- imu_topic:设置为IMU数据的话题名称
修改后,运行以下代码来启动vins_estimator:
```
roslaunch vins_estimator [launch文件名].launch
```
其中,[launch文件名]为修改后的启动脚本文件名。
注意:如果使用的是ROS Noetic或更高版本,需要将消息类型从sensor_msgs/Image修改为sensor_msgs/CompressedImage。同时,在启动脚本中添加以下参数:
```
image_transport:=compressed
```
这样会使用压缩后的图像数据,降低传输延迟和带宽占用。
相关问题
单目imu标定后用vinsfusion检验,修改哪些文件,怎么改
在使用单目IMU进行标定后,需要在VINS-Fusion的配置文件中进行相应的修改,以让系统能够正确使用标定后的参数。具体修改文件和内容如下:
1. 修改vins_estimator/config/cam_imu_config.yaml文件
该文件包含了相机和IMU之间的外参信息,需要根据标定结果进行修改。找到以下部分进行修改:
```
T_imu_cam:
data: [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
rows: 2
cols: 3
type: 6
```
将标定得到的旋转矩阵和平移向量填入data中即可。
2. 修改vins_estimator/config/cam0_undistort.yaml和cam1_undistort.yaml文件
这两个文件包含了相机的内参信息,需要根据标定结果进行修改。找到以下部分进行修改:
```
fx: 0.0
fy: 0.0
cx: 0.0
cy: 0.0
k1: 0.0
k2: 0.0
p1: 0.0
p2: 0.0
```
将标定得到的焦距、主点坐标、畸变系数填入相应的参数中即可。
3. 修改vins_estimator/config/config.yaml文件
该文件包含了系统的整体参数配置,需要根据标定结果进行修改。找到以下部分进行修改:
```
imu:
frequency: 200.0
gravity: 9.81
sigma_g_c: 0.000300
sigma_a_c: 0.012000
Tbc: [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
```
将标定得到的IMU的采样频率、重力加速度、角速度和加速度的噪声标准差、以及IMU与相机之间的外参信息填入相应的参数中即可。
以上就是在单目IMU标定后使用VINS-Fusion进行检验时需要修改的文件和内容。
单目imu标定后vinsfusion
VINS-Fusion是一种基于视觉惯性融合的SLAM算法,它能够通过融合视觉和IMU数据来实现高精度的定位和建图。在使用VINS-Fusion之前,需要对IMU进行标定,以获得准确的IMU数据。下面是单目IMU标定后使用VINS-Fusion的步骤:
1. 收集数据:首先需要收集包含视觉和IMU数据的数据集。
2. 进行单目IMU标定:使用标定工具对IMU进行标定,以获得准确的IMU数据。
3. 运行VINS-Fusion:使用标定后的IMU数据和单目相机数据来运行VINS-Fusion算法,以实现定位和建图。
4. 调整参数:根据实际情况,需要对VINS-Fusion的参数进行调整,以获得更好的性能。
5. 评估结果:最后需要评估VINS-Fusion算法的性能,包括定位和建图的准确性和稳定性。
通过以上步骤,可以使用单目IMU标定后的VINS-Fusion算法实现高精度的定位和建图。