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紫薯萝卜
机器人,视觉
1. Open VINS简介
Open VINS是Huang Guoquan老师团队在2019年8月份开源的一套基于MSCKF的VINS算法,黄老师曾是Tango项目的核心成员,在MSCKF这块非常的权威。
rpng/open_vins
github.com
Open VINSdocs.openvins.com
Open VINS的特色官网上有介绍,个人比较关注的有以下几点:
open_vins运动初始化代码没有开源,只有静止初始化. 所以直接跑EUROC和TUM数据集,有些数据可能会跑飞。
参考官网教程,安装非常简单
安装ROS和OpenCV,如果要测试EUROC或TUM数据集,需要提前下载rosbag数据。
mkdir -p ~/workspace/catkin_ws_ov/src/ cd ~/workspace/catkin_ws_ov/src/ git clone https://github.com/rpng/open_vins/ cd .. catkin build
ov_msckf/launch目录下已经有了EUROC(pgeneva_eth.launch)和TUM数据集(pgeneva_tum.launch)的launch文件,修改'path_bag','path_gt',分别是rosbag的路径和对应的ground truth文件,其中gt文件在ov_data中已经有了,只需要修改bag对应的gt文件即可。有的launch文件名带'ros'有的不带,不带'ros'的是顺序执行rosbag,带'ros'的是用ros bag play,算法处理不过来的时候会有数据丢失,可以自行选择。
<!-- bag parameters --> <param name="path_bag" type="string" value="/home/symao/data/euroc/rosbag/MH_04_difficult.bag" /> <param name="path_gt" type="string" value="$(find ov_data)/euroc_mav/MH_04_difficult.csv" />
cd catkin_ws_ov source devel/setup.bash roslaunch ov_msckf pgeneva_eth.launch # 新开一个终端 rosrun rviz rviz -d ov_msckf/launch/display.rviz
成功运行图如下:
open_vins运行效果图
在MH_04_difficult.bag数据上测试了下不同特征表征以及单双目对精度的影响,修改launch文件中的'feat_representation'和'max_cameras'参数,测试结果如下:
对比发现,单目VIO时,逆深度相对于XYZ的精度提升比较明显,ANCHOR坐标系相对于GLOABL坐标系的提升并不是很明显。双目VIO反而最naive的GLOABL XYZ精度最好。这里只测了一组数据,并不能完全说明问题,只能粗略参考。
最后,再次强烈推荐官方文档https://docs.openvins.com/pages.html. 有代码有文档,理论推导又详细又全面,绝对的良心巨作,给黄老师团队点赞。
编辑于 2019-11-27