1.白话VINS-Mono之外参标定（二）
2.VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲！源码
白话VINS-Mono之外参标定（二）
在深入探讨Vins-mono系统中的解读外参标定部分之前，我们先回顾一下上篇文章中预积分的源码基本概念。接下来，解读我们将从实际应用出发，源码深入解析Vins-mono系统中关于外参标定的解读2048 cocos2dx 源码原理与源码。
Vins-mono作为紧耦合视觉IMU系统，源码在实现中通过在SLAM过程中进行相机与IMU的解读标定，以应对没有标定信息的源码情况。这种设计的解读一大优势在于系统能够动态计算相机与IMU之间的标定值。尽管标定过程并非绝对精确，源码但在后续的解读后端优化中会持续调整这些值。
配置文件中支持输入精确的源码外参标定值，通过设置config.yaml中的解读提交成功html源码ESTIMATE_ESTRINSIC参数来决定。根据yaml设置，源码有三种情况可供选择：计算相机（Camera）坐标系到IMU坐标系的相对旋转矩阵。这一过程主要在CalibrationExRotation函数中实现。
在Vins-mono中，标定过程是独立于初始化的一部分，但它是系统启动前的关键步骤。在processimg函数中，初始化之前，即真正的初始化前，需要执行CalibrationExRotation函数。
虽然Vins-mono文章中并未引入新的在线标定相机与IMU方法，而是基于文献（[8]）中提出的“monocular视觉惯性状态估计的在线初始化和相机IMU外参标定”。基于Vins-mono的手机波浪尺源码代码实现，我们重新整理了文献中Fig. 3的图，并将其转化为图2，旨在从理论到代码详细解析标定过程。
结合图2，相邻相机关键帧对应的pose可以通过两种方式来构建方程：使用八点法（solveRelativeR）和结合已知的[公式]标定转换（solveRelativeRT）。理论上，通过假设相对旋转量为[公式]，可以构建方程并求解。为了深入理解求解过程，我们将参考文献中的式子4~9。
在求解过程中，考虑到使用对极约束算法时不可避免的匹配错误（outlier），在A矩阵中加入权重计算，挂售系统源码以提高在线标定结果的鲁棒性。加权计算方式近似于Huber norm计算（参考式8、9）。
在CalibrationExRotation核心函数中，实现流程遵循上述式子4~9的步骤。solveRelativeR与solveRelativeRT函数之间的区别在于，后者在多个判断内点个数操作中有所不同。重要的是，ric.inverse()* delta_q_imu * ric这一表达式将式4转换为[公式]，通过在循环中不断计算相邻帧特征点对应变换，逐渐构建Ax=0形式的方程。
对于求解Ax=0问题的SVD分解，它是和平精英销售源码在矩阵非方阵时的特征值分解拓展，可以提取矩阵的主要特征。通过SVD分解，我们可以将问题转化为求解特定的特征值和特征向量，进而求解方程。
在理解SVD分解为何可以求解Ax=0问题时，关键在于其几何意义。SVD分解将任意矩阵通过一系列旋转和平移转换为对角矩阵，其中的奇异值表示椭球体轴的长度。通过最小奇异值，我们可以求解出最优解，即Ax=0的非零解。
综上所述，Vins-mono系统中的外参标定过程通过一系列理论解析和代码实现，确保了相机与IMU之间标定值的动态调整和优化。通过对关键步骤的深入理解，我们可以更好地掌握SLAM系统中这一重要模块的工作原理。
VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲！
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在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等技术领域中，定位和建图（SLAM）发挥着至关重要的作用，而视觉惯性里程计（VIO）作为SLAM算法中的一个重要分支，其理论复杂度较高。对VIO的掌握能力将直接影响到SLAM从业者的专业水平。VINS-Mono是由香港科技大学飞行机器人实验室（沈邵劼团队）在年开源的知名单目VIO算法。该算法由第一作者秦通（华为天才少年）提出，并在年获得IEEE Transactions on Robotics期刊的最佳论文奖。VINS-Mono使用单目相机和惯性测量单元（IMU）实现了视觉和惯性联合状态估计，同时能够估计传感器外参、IMU零偏以及传感器时延，是一款经典且优秀的VIO框架。
VINS-Mono在室内、室外大尺度以及高速飞行的无人机场景中均表现出色。在手机AR应用中，该算法优于当前最先进的Google Tango效果。同时，VINS-Mono也是VINS-Fusion算法的基础，应用于汽车SLAM时同样展现出高精度和稳定性。
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