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VINS边缘化的理解及公式推导.pdf
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更新于2023-05-29
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结合现有资料,对VINS边缘化原理进行了分析,包括边缘化的原因,基本原理和实际处理逻辑等,对公式进行了详细推导。
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VINS 边缘化(Marginalization)的理解及公式推导
徐胜攀 jack_1227x@163.com
参考:
https://blog.csdn.net/weixin_41394379/article/details/89975386
泡泡机器人 vins 的 margin+factor.pdf,游振兴
https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/10532918.html
1. 边缘化的原因
为限制计算量,VINS 采用滑动窗口。在优化过程中,对滑动窗口外的状态变量不再优化。
但是,对滑动窗口外的这部分信息不能直接丢掉,否则会造成信息丢失。所以,要将这
部分信息封装成先验信息,加入到大的非线性优化问题中作为一部分约束,这个过程称
为边缘化。
从概率上来讲,边缘化即是从联合概率中,对目标变量的边缘概率的最大似然估计。
其中
是要保留的变量,
是要被边缘化掉(Marginalize out)的变量。
2. 边缘化的基本方法
用舒尔补构建先验信息形成约束。
根据非线性优化理论,当采用 LM, GN, Dogleg 等算法进行非线性优化时,求解待优化变
量的关键是根据下列方程求解:
式
其中
,
。
e 即为残差,由残差方程给定, ;
为雅克比矩阵,
;
为的信息矩阵,它是的协方差矩阵的逆矩阵。
如果待优化变量中存在两组变量
,其中
为要保留的变量,
为要边缘化掉的
变量。这实际上是要求非线性优化的过程不要影响
的值。
首先,我们对式(1)按矩阵写成下列形式:
显然,对
边缘化的舒尔补(Shur Complement)为(让第一行与
无关):
这样,只需求解第一个方程,即:




















Jacky_546287052
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