1.簡介

VINS_Fusion 是一個基于優化的多傳感器融合定位算法，由港科大開源，在VINS_Mono基礎上改進。
融合傳感器包括：IMU，雙目相機，GPS
融合方式：IMU+單目，IMU+雙目，純雙目

2. 算法演示

2.1 前期準備

1）安裝ros
2）安裝ceres
3）下載[VINS-Fusio](https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion)n 功能包到你的工作空間

git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion.git

4）數據集
一共用到兩個常用的數據集 無人機的數據集EuRoc，無人車的數據集Kitti
都是以G為單位的數據集
我會在每個demo前加上數據集鏈接、數據集名稱、數據集大小、數據集內話題

2.2 無人機demo演示

2.2.1 數據集

鏈接
數據包下載名稱：MH_01_easy.bag
數據包大小 2.7GB

topics: /cam0/image_raw 3682 msgs : sensor_msgs/Image //相機1 /cam1/image_raw 3682 msgs : sensor_msgs/Image //相機2/imu0 36820 msgs : sensor_msgs/Imu //imu/leica/position 3099 msgs : geometry_msgs/PointStamped //動捕真值無姿態

2.2.2 單目相機+IMU融合

①打開rviz顯示

roslaunch vins vins_rviz.launch

這三條曲線是顯示的重點

②啟動數據融合（單目相機和IMU）的核心算法

rosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml

注意catkin_ws改成自己工作空間名字
可以看到終端輸出image的圖片格式，以及初始化參數 相機外參和重力環境（這個是針對我們一會要用的數據包MH_01_easy.bag）
③回環代碼（可選）*

rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml

建議加不加回環分別運行一次 做個對比
④運行bag包

rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag

⑤最終效果
不加回環

其中VIOGroup比較重要的話題就是 定位路徑，當前點云，歷史點云，現在圖片及特征角點

加回環
左下角是檢測到回環對應的圖片 右側也可以看出來回環曲線和VIO曲線有一定區別。
但是Globalgroup始終沒有顯示，我看了一下rqt_graph 確實是沒有發布這個話題消息，在后邊有GPS的part可能會用到

2.2.3 雙目相機+IMU

①啟動rviz

roslaunch vins vins_rviz.launch

②啟動雙目+IMU的融合代碼

rosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml

③回環檢測（可選）
開著回環觀察紅綠曲線的區別，還是可以對整體算法的理解有一些加深的

rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml

④運行代碼包

rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag

2.2.4 雙目相機

①啟動rviz

roslaunch vins vins_rviz.launch

②啟動雙目定位代碼

rosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml

③回環（可選）

rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml

④運行bag

rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag

2.2.5 定位精度

這個數據集真值獲取有障礙，先放一放

2.3 無人車KITTI數據集

官方教程上給了兩個KITTI數據集的運行demo，但是我的虛擬機放不開17GB的包，所以沒有運行

2.4 無人車demo演示

2.4.1 數據集

鏈接
數據包名：car.bag
數據包大小：3.9GB
數據包話題（沒有真值）

topics: /cam0/image_raw 5702 msgs : sensor_msgs/Image/cam1/image_raw 5703 msgs : sensor_msgs/Image/imu0 57030 msgs : sensor_msgs/Imu

2.4.2 雙目相機+IMU融合

①運行RVIZ

roslaunch vins vins_rviz.launch

②啟動雙目+IMU融合定位算法

rosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml

③加入回環（可選）

rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml

④運行bag包

rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/car.bag

3. 參考文獻

VINS_Fusion官方教程 https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion

4.下篇預告

將VINS_Fusion 代碼應用在自己設備上的修改流程

這兩組實驗的真值我都沒獲取成功，后續用在自己設備上做2.2.2~2.2.4的定位精度驗證

總結

以上是生活随笔為你收集整理的VINS_Fusion学习01——官方教程翻译解读的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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