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ICE-BA论文分析及GBA代码解析by崔华坤_5.01
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1.4 求解路标点 3 2.1 xyz 参数化的视觉约束 4 2.2 逆深度参数化的视觉约束 6 2.3 视觉和 IMU 联合约束 7 2.4 [H|b]矩阵的
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1
ICE-BA 论文分析及 GBA 代码解析
崔华坤 2018.10.30
目录
ICE-BA 论文分析及 GBA 代码解析 ........................................................................... 1
一、BA 求解 ................................................................................................................. 3
1.1 建立 Normal Equation .................................................................................... 3
1.2 建立 Schur Complement................................................................................. 3
1.3 求解 camera 位姿 ........................................................................................... 3
1.4 求解路标点..................................................................................................... 3
1.5 ICE-BA 与传统 Batch BA 的区别 ................................................................. 4
二、图解 Hession 矩阵 ................................................................................................. 4
2.1 xyz 参数化的视觉约束 ................................................................................... 4
2.2 逆深度参数化的视觉约束............................................................................. 6
2.3 视觉和 IMU 联合约束 ................................................................................... 7
2.4 [H|b]矩阵的数学形式 ..................................................................................... 8
三、因子图分析法 Factor-Graph ................................................................................ 9
3.1 观测因子——视觉约束................................................................................. 9
3.2 运动因子——IMU 约束 .............................................................................. 10
3.3 VIO 约束的因子图表示 ............................................................................... 11
3.4 先验因子....................................................................................................... 11
四、ICE-BA 后端非线性优化的数学说明 ............................................................... 12
4.1 状态向量....................................................................................................... 12
4.2 目标函数....................................................................................................... 13
4.3 视觉约束....................................................................................................... 14
4.4 IMU 约束 ....................................................................................................... 14
4.5 Marginalization 约束 ..................................................................................... 15
2
五、ICE-BA 中的一些变量 ....................................................................................... 19
5.1 m_Zs 和 m_zs ................................................................................................ 19
六、GBA 代码解析 .................................................................................................... 20
6.1 更新视觉约束 UpdateFactorsFeature .......................................................... 21
6.2 更新 IMU 约束 UpdateFactorsIMU ............................................................. 24
6.3 更新位姿先验 UpdateFactorsPriorCameraPose .......................................... 27
6.4 更新运动先验 UpdateFactorsPriorCameraMotion ...................................... 28
6.5 更新路标点先验 UpdateFactorsPriorDepth ................................................ 29
6.6 更新 Schur complement ............................................................................... 30
6.7 求解相机位姿............................................................................................... 32
6.8 求解路标点................................................................................................... 34
五、参考文献.............................................................................................................. 34
六、附录...................................................................................................................... 34
6.1 Marginalization 中的证明 ........................................................................ 34
6.2 图 12 中的 Hession 和 b 矩阵数学形式 ...................................................... 35
3
一、BA 求解
SLAM 优化求解的问题是一个 BA(Bundle Adjustment)问题,BA 的求解过
程可分为如下四步:
1.1 建立 Normal Equation
以 Gauss-Newton 法为例,求解优化变量的增量方程(又称 Normal Equation)
可写为:
(1)
其中 J 为残差 e 关于整体优化变量 X 的 Jacobian,上式可简写,其中
H 为近似的 Hession 矩阵,公式(1)可写成矩阵形式:
(2)
其中 U 是相机位姿间的关系,V 是路标点间的关系,通常 U、V 是对角
阵,W 是相机与路标点的关系。
1.2 建立 Schur Complement
求解增量方程时常用的方法是 Schur Complement,即先边缘化掉路标点
,
可得:
(3)
上式可简写为
,S 是表示相机之间共视关系的矩阵,对于滑动窗口
来说,通常 S 是稠密的,即两两相机之间都能看到相同的路标点,如 ICE-BA 中
的 LBA;而 KeyFrame 之间的共视点通常比较少,除了相邻的关键帧,以及闭环
两端的关键帧外,其他关键帧之间往往并没有公共点,因此 S 通常是稀疏的,如
ICE-BA 中的 GBA。值得注意的是,建立 Schur Complement 方程这一步是 BA 求
解中最耗时的部分。
1.3 求解 camera 位姿
利用 S 矩阵的稀疏性,ICE-BA 用预处理共轭梯度(Preconditioned Conjugate
Gradient,简称 PCG)算法,高效求解公式(3)的舒尔补方程,得到
。
1.4 求解路标点
将
代入到下式,求解
:
4
(4)
1.5 ICE-BA 与传统 Batch BA 的区别
ICE-BA 认为在建立公式(1)的增量方程时,对之前已经算过的那些状态向
量再次计算其 Jacobian 对精度不会有太大改善,因此没必要重新线性化(线性
化就是计算 Jacobian),因为即使重新计算,得到的 Jacobian 也没什么变化。并
且,在公式(3)中也没必要对整体[H|b]矩阵进行消元,而是只对变化的进行更
新。最后,在计算公式(4)时,只计算变化的路标点即可。对于没有变化的状
态向量的临时值则一直保存下来,避免重新计算。
总结来说,在 ICE-BA 中更新 Factor 有三种情况:
1. 该 Factor 在本次迭代中没有变化,则不更新;
2. 该 Factor 是新 Factor,则在原来基础上 +=新 Factor。如新观察到一个新
的路标点,则对此新路标点的观测约束就是一个新的 Factor;
3. 该 Factor 已存在但需要更新,则先减去旧 Factor,再加上新 Factor。
二、图解 Hession 矩阵
2.1 xyz 参数化的视觉约束
当路标点用 xyz 这种参数化形式时,图 1 给出了一个实例,其中绿色的圆圈
为相机位姿
,黄色五角星为路标点
,黑色线条表
示一个相机对一个路标点的观测,误差为重投影误差
,其中 i 为相机 id,j
为路标点 id。
图 1 路标点为 xyz 参数化的例子
5
根据上图可得 Jacobian 矩阵如下所示,其中横轴为优化变量,竖轴为六次视
觉观测,每个绿色小方块表示一次视觉重投影误差对相机位姿的 Jacobian,大小
为 2×6,黄色小方块表示一次视觉重投影误差对路标点的 Jacobian,大小为 2×
3:
图 2 Jacobian 矩阵
那么,公式(2)可用下图表示,其中 U、V 为对角阵,W 为相机与路标点的
观测关系:
图 3 Normal Equation
同样,公式(3)可用下图表示,其中 S 为共视矩阵:
T0 T1 T2 x0 x1 x2 x3
r00
r01
r11
r12
r13
r23
J
X
J
C
=
T0
T1
T2
x0
x1
x2
x3
T0
T1
T2
x0
x1
x2
x3
T0 T1 T2 x0 x1 x2 x3
T0
T1
T2
x0
x1
x2
x3
U
V
W
W
T
×
=
u
v
δ
C
δ
X
T0 T1 T2
T0
T1
T2
S
U
W
V
-
W
T
×
×
-
=
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