文件名称：后端滑窗优化-4_1_alios things网络篇之netmgr
文件大小：2.61MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-08 10:19:27
VIO VINS 非线性优化
一、总体框架 图 1 VINS 框架 VINS[1]的功能模块可包括五个部分：数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测 及闭环优化。代码中主要开启了四个线程，分别是：前端图像跟踪、后端非线性优化（其中 初始化和 IMU 预积分在这个线程中）、闭环检测、闭环优化。 各个功能模块的作用主要有： 1.1 图像和 IMU 预处理 图像：提取图像 Harris 角点，利用金字塔光流跟踪相邻帧，通过 RANSAC 去除异常点， 最后将跟踪到的特征点 push 到图像队列中，并通知后端进行处理。 IMU：将 IMU 数据进行积分，得到当前时刻的位置、速度和旋转（PVQ），同时计算在 后端优化中将用到的相邻帧的预积分增量，及预积分误差的 Jacobian 矩阵和协方差项。 1.2 初始化 首先，利用 SFM 进行纯视觉估计滑窗内所有帧的位姿及 3D 点逆深度，最后与 IMU 预 积分进行对齐求解初始化参数。 1.3 后端滑窗优化 将视觉约束、IMU 约束和闭环约束放在一个大的目标函数中进行非线性优化，求解滑窗 内所有帧的 PVQ、bias 等。