vins中imu融合_小觅智能 | VINS-Kidnap 学习笔记

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最近沈劭劼老师实验室又新出了一篇论文，提出了一种多世界坐标系统的相对计算和处理的全功能系统，能够减少测距漂移，从复杂的 kidnap 场景（相机被遮挡）和随机的测距故障中恢复。感谢沈老师开源，项目地址：HKUST-Aerial-Robotics/VINS-kidnap。

VINS-Kidnap 主要亮点：

• 作为 VINS-Fusion 的附加组件是一个功能齐全的系统，它使用全图像特征点进行位置表示，能够实时地从测距漂移，绑架和故障中恢复，可以与任何 VIO 系统配合使用， 并且 Learning Code 2 和 VINS-Fusion 插件 ROS Package 3 是开源的。
• 一种新颖的损失函数，用于处理标准 NetVLAD 训练中观察到的梯度问题。
• 解耦卷积而非标准卷积，在精确调用的基础上具有相似的性能，但计算成本降低 3 倍，可学习参数减少约 5-7 倍，使其非常适合实时闭环检测问题。
• 压缩 CNN 特征点的通道，而不是为扩展性显著降低图像特征点的维数，即使是 512-D 图像特征点也能提供合理的性能。
• 相比视觉词袋（BOVW）模型容易遇到大视角差异，噪音，弱光，曝光变化，少特征点的情况，此次提出的方法可以很好地在非平面平行视角下识别重复的位置。

这次沈劭劼老师实验室还是使用了我们的小觅双目深度相机系列：

小觅双目深度相机系列，以“双目+IMU+结构光”融合方案为核心，并针对不同应用场景优化，选配最佳的硬件组合，涵盖了数个适用不同场景的子产品。

项目效果视频：

VINS-Fusion + Cerebrohttps://www.zhihu.com/video/

VINS-Fusion_Stereo + Cerebrohttps://www.zhihu.com/video/

更多论文详细内容请移步：https://arxiv.org/pdf/1904.06962.pdf

PS：欢迎使用你手中的小觅双目摄像头复现论文并进行初步梳理，分享给更多的小伙伴哦～

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