VINS后端非线性优化:状态向量与目标函数详解
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更新于2024-08-07
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目标函数-4_1_alios things网络篇之netmgr主要探讨了在视觉惯性导航系统(Visual-Inertial Odometry, VIO)和视觉惯性导航算法VINS中的非线性优化方法。该文档详细介绍了VIO技术中后端优化的关键步骤,包括状态向量的定义、目标函数的构建、以及IMU和视觉约束的处理。
1. 状态向量:文档提到的状态向量包含了滑动窗口内的n+1个相机的状态信息,这些状态涉及相机的位置、朝向、速度、加速度计和陀螺仪的偏移(bias),以及与IMU之间的外参。此外,还有m+1个3D点的逆深度,这些都是进行优化时的基础数据。
2. 目标函数:目标函数的设计是优化的核心,它通常包含对相机运动估计误差和传感器测量的拟合项。非线性优化的目标是找到一组最优状态参数,使得状态向量满足所有的约束条件,如IMU的预积分误差和视觉特征匹配的精度。
3. IMU约束:优化过程中,IMU数据(如加速度计和陀螺仪的测量)用于估计姿态和速度变化,通过预积分(Pre-integration)来处理连续时间的测量,以减少计算复杂性。文档详述了不同形式的IMU预积分及其误差分析。
4. 视觉约束:视觉信息提供了外部世界的空间线索,包括特征点的检测、跟踪和匹配。这些视觉特征被用来构建和优化视觉约束,确保与实际场景的匹配度。
5. 初始化:VINS的初始状态通常通过相对姿态估计、全局结构从运动(GlobalSFM)或单帧SLAM(solvePnP)等方法获取。视觉初始对齐(visualInitialAlign)也是初始化过程的一部分。
6. 边缘化(Marginalization)和FEJ(First Estimate Jacobian):边缘化是一种减少状态空间维度的技术,通过消除某些变量的依赖,简化优化问题。FEJ则是在边缘化过程中计算关键变量的雅可比矩阵,用于优化求解。
7. 闭环检测与优化:系统会定期进行闭环检测,确认当前状态是否与已知关键帧数据库一致,如果发现偏差,将执行重定位。闭环优化则是对整个滑动窗口的状态进行全局优化,提高整体精度。
8. 其他考虑:包括选择合适的卡尔曼滤波(KF)策略,后端优化后的变量更新,以及在丢失传感器数据后的多地图融合策略。
在整个文档中,作者不仅深入剖析了VINS算法的理论基础,还结合具体的数学推导和代码实现,使得读者能够理解并应用到实际的导航系统设计中。这对于从事机器人定位、无人机导航或者自动驾驶等领域研究的专业人员来说,是一份宝贵的参考资料。
2023-08-13 上传
2023-05-24 上传
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七231fsda月
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