单目视觉SLAM VINS Mono 大揭秘

人工智能

2023-10-12 07:32:55

VINS-Mono：单目视觉 SLAM 的强大融合

前言

单目视觉 SLAM（即时定位与地图构建）在自动驾驶、机器人导航和虚拟现实等领域至关重要。然而，传统单目视觉 SLAM 存在尺度不确定性的问题。VINS-Mono 横空出世，有效解决了这一问题，并在近年来大放异彩。

VINS-Mono 算法原理

VINS-Mono 算法框架分为两部分：前端和后端。

前端

前端负责图像处理和特征提取。它依次进行图像预处理、特征提取和特征匹配。ORB 算法用于提取旋转和尺度不变的特征点，而 KLT 算法用于匹配连续帧图像中的特征点。

后端

后端负责优化和估计相机的位姿。它包括初始化、IMU 预积分、优化和回环检测。IMU 预积分预测相机的运动，非线性优化算法（如 Levenberg-Marquardt）估计相机的位姿和 IMU 偏置，而 BOW 算法检测相机是否返回到之前访问的位置。

VINS-Mono 实现

VINS-Mono 算法可以使用 C++ 语言实现。前端和后端使用分离模块实现。后端使用 Sophus 库进行优化，而前端使用 OpenCV 和 Eigen 库进行图像处理和特征提取。

VINS-Mono 优点

准确性高： VINS-Mono 算法可以准确地估计相机的位姿和 IMU 偏置。
实时性好： 它可以实时处理图像和 IMU 数据，使其适合移动应用。
鲁棒性强： 它对环境光照变化和运动模糊具有较强的鲁棒性。

VINS-Mono 缺点

计算量大： VINS-Mono 算法的计算量相对较大，这使得它难以在低功耗设备上运行。
对环境光照变化敏感： 光照条件差时，算法性能会下降。
对运动模糊敏感： 相机运动过快时，算法性能也会下降。

代码示例

// 前端特征提取
cv::Mat image_gray;
cv::cvtColor(image, image_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
cv::Ptr<cv::Feature2D> orb = cv::ORB::create();
orb->detectAndCompute(image_gray, cv::noArray(), keypoints, descriptors);

// 后端优化
ceres::Problem problem;
ceres::LossFunction* loss_function = new ceres::HuberLoss(1.0);
for (int i = 0; i < measurements.size(); i++) {
  problem.AddResidualBlock(
      ceres::CostFunction::Evaluate(),
      loss_function,
      state[i].position().data(),
      state[i].orientation().coeffs().data(),
      measurements[i]->position().data(),
      measurements[i]->orientation().coeffs().data());
}
ceres::Solver::Options options;
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);

常见问题解答