繼 VINS-Mono 和 VINS-Mobile 之后，香港科技大學沈劭劼老師實驗室正式發布了雙目版 VINS 開源項目 VINS-Fusion 。項目推薦了小覓雙目攝像頭標準版（MYNT EYE Standard）作為推薦使用的雙目慣導相機之一！能被全球頂尖實驗室選中并推薦，MYNTAI 小覓智能深感榮幸！

VINS-Fusion 是一種基于優化的多傳感器狀態估計器，可實現自主應用（無人機，汽車和 AR / VR ）的精確自定位。 VINS-Fusion 是 VINS-Mono 的擴展，支持多種視覺慣性傳感器類型（單目攝像機+ IMU，雙目攝像機+ IMU，甚至僅限雙目攝像機）。開源項目組還展示了將VINS 與 GPS 融合的模組示例。

圖片源自VINS-Fusion發布網頁

特征如下：

多傳感器支持（立體攝像機/單聲道攝像機+ IMU /立體攝像機+ IMU）

在線空間校準（相機和 IMU 之間的轉換）

在線時間校準（相機和 IMU 之間的時間偏移）

視覺循環閉合

圖片源自VINS-Fusion發布網頁

單一的傳感器不能適用所有的場景，比如視覺傳感器在大多數紋理豐富的場景中效果很好，但是如果遇到玻璃，白墻等特征較少的場景，基本上無法工作，而通過多個傳感器的融合可以達到理想的定位效果。所以，VINS 更傾向于采用「視覺 + IMU」 融合的方案。

MYNT EYE標準版采用「雙目+慣導+結構光」融合方案

雖然 IMU 長時間使用有非常大的累積誤差，但是在短時間內，其相對位移數據又有很高的精度，所以當視覺傳感器失效時，融合 IMU 數據，能夠提高其定位的精度。與此同時，視覺和慣性測量的互補特性， 使它們特別適合融合， 而魯棒性和準確的定位與地圖繪制是任何移動機器人都需要解決的主要需求。此外， 這兩種傳感器在大多數智能手機中都有，融合可以有效解決移動手機上的視覺-慣性同時定位與制圖。

小覓雙目攝像頭標準版系列（MYNT EYE Standard），以“雙目+IMU+結構光”融合方案為核心，并針對不同應用場景優化，選配最佳的硬件組合，涵蓋了數個適用不同場景的子產品。

MYNT EYE 標準版跑 VINS-Fusion 的實測 Demo 將盡快更新至標準版 SDK ，歡迎大家屆時前往觀看下載。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的vins中imu融合_双目版 VINS 项目发布，小觅双目摄像头作为双目惯导相机被推荐...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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