orbslam3双目IMU

### ORB-SLAM3 双目 IMU 融合实现与配置教程 #### 1. 环境搭建 为了成功运行 ORB-SLAM3 的双目惯性模组功能，需确保实验环境满足以下条件。推荐使用 Ubuntu 和 ROS 组合作为基础开发平台。 - **操作系统**: 使用 Ubuntu 18.04 或更高版本[^1]。 - **ROS 版本**: 推荐 ROS Melodic (Ubuntu 18.04) 或 Noetic (Ubuntu 20.04)[^3]。 - **依赖库**: - OpenCV >= 3.4.3 - Eigen >= 3.2.92 - Pangolin >= 0.6 以下是必要的软件包安装命令： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full libopencv-dev libeigen3-dev libpangolin-dev protobuf-compiler python-wstool cmake build-essential git ``` --- #### 2. SDK 安装与硬件支持 对于 INDEMIND 双目惯性模组的支持，需要额外安装其官方提供的 SDK： - 下载并解压 INDEMIND 提供的 SDK 至本地路径。 - 编译并链接至 ORB-SLAM3 工程中。具体操作可参考文档说明完成编译流程。 --- #### 3. YAML 配置文件设置 ORB-SLAM3 中的核心配置通过 YAML 文件定义，主要包括相机参数和 IMU 参数两部分。 ##### 3.1 相机参数配置 在 `camera.yaml` 文件中指定双目相机的具体属性，例如分辨率、焦距以及基线距离等。示例如下： ```yaml Camera.fx: 718.856 # 主焦距 X 方向 Camera.fy: 718.856 # 主焦距 Y 方向 Camera.cx: 607.1928 # 图像中心 X 坐标 Camera.cy: 185.2157 # 图像中心 Y 坐标 Camera.bf: 0.573 # 基线乘以焦距 Camera.k1: 0.0 # 径向畸变系数 k1 Camera.k2: 0.0 # 径向畸变系数 k2 T_cam_imu: [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1] # 相机到 IMU 的变换矩阵 ``` ##### 3.2 IMU 参数配置 IMU 参数通常位于单独的 `.yaml` 文件中，用于描述加速度计和陀螺仪噪声特性。示例内容如下： ```yaml Imu.Frequency: 200.0 # IMU 数据频率 Imu.GyroNoiseDensity: 0.00001 # 陀螺仪白噪声密度 Imu.AccNoiseDensity: 0.0001 # 加速度计白噪声密度 Imu.GyroRandomWalk: 0.000001 # 陀螺仪随机游走 Imu.AccRandomWalk: 0.00001 # 加速度计随机游走 ``` 上述参数可根据实际使用的 IMU 设备手册调整[^4]。 --- #### 4. 运行方式 根据不同的传感器组合，可以选择多种模式启动 ORB-SLAM3： - **双目 + 外部 IMU** 启动命令如下所示： ```bash ./Examples/Stereo-Inertial/stereo_inertial_euroc Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Stereo-Inertial/EuRoC.yaml Examples/Stereo-Inertial/TUM_VI_TimeStamps/MH_01_easy.txt /path/to/image_left /path/to/image_right /path/to/imu_data ``` - **双目 + 内置 IMU** 如果使用的是集成有内置 IMU 的设备（如 INDEMIND），则无需额外提供外部 IMU 数据流。 --- #### 5. GPS 融合扩展 如果希望进一步增强定位精度，可以引入 GPS 数据作为辅助输入源。此过程涉及修改核心代码逻辑，在全局优化节点 (`globalOptNode.cpp`) 中加入 GPS 测量约束[^2]。 --- ###