Vins-application: D435i + vins_fusionに関するいくつかの入力

@FaboNo私はそれを以下の設定で動作させることができ、独自のキャリブレーションを実行する必要はありませんでした。適切なキャリブレーションでうまく動作すると確信していますが、うまく動作し、発散しません。

このリポジトリで提供されているleft.yamlとright.yamlを使用しました

リアルセンスオプションで自動露出をオフにし、IRエミッターをオフにしていることを確認してください。

%YAML:1.0

#common parameters
#support: 1 imu 1 cam; 1 imu 2 cam: 2 cam; 
imu: 1
num_of_cam: 2

imu_topic: "/camera/imu"
image0_topic: "/camera/infra1/image_rect_raw"
image1_topic: "/camera/infra2/image_rect_raw"
output_path: "/home/dji/output/"

cam0_calib: "left.yaml"
cam1_calib: "right.yaml"
image_width: 640
image_height: 480


# Extrinsic parameter between IMU and Camera.
estimate_extrinsic: 1   # 0  Have an accurate extrinsic parameters. We will trust the following imu^R_cam, imu^T_cam, don't change it.
                        # 1  Have an initial guess about extrinsic parameters. We will optimize around your initial guess.

body_T_cam0: !!opencv-matrix
   rows: 4
   cols: 4
   dt: d
   data: [  1,0,0,0.00552,
            0,1,0,-0.0051,
            0,0,1,-0.01174,
            0., 0., 0., 1. ]

body_T_cam1: !!opencv-matrix
   rows: 4
   cols: 4
   dt: d
   data: [ 1,0,0,-0.04464144,
           0,1,0,-0.0051,
           0,0,1,-0.01174,
           0., 0., 0., 1. ]

#Multiple thread support
multiple_thread: 1

#feature traker paprameters
max_cnt: 150            # max feature number in feature tracking
min_dist: 30            # min distance between two features 
freq: 10                # frequence (Hz) of publish tracking result. At least 10Hz for good estimation. If set 0, the frequence will be same as raw image
F_threshold: 1.0        # ransac threshold (pixel)
show_track: 1           # publish tracking image as topic
flow_back: 1            # perform forward and backward optical flow to improve feature tracking accuracy

#optimization parameters
max_solver_time: 0.04  # max solver itration time (ms), to guarantee real time
max_num_iterations: 8   # max solver itrations, to guarantee real time
keyframe_parallax: 10.0 # keyframe selection threshold (pixel)

#imu parameters       The more accurate parameters you provide, the better performance
acc_n: 0.1          # accelerometer measurement noise standard deviation. #0.2   0.04
gyr_n: 0.01         # gyroscope measurement noise standard deviation.     #0.05  0.004
acc_w: 0.001         # accelerometer bias random work noise standard deviation.  #0.002
gyr_w: 0.0001       # gyroscope bias random work noise standard deviation.     #4.0e-5
g_norm: 9.805         # gravity magnitude

#unsynchronization parameters
estimate_td: 1                      # online estimate time offset between camera and imu
td: -0.072                             # initial value of time offset. unit: s. readed image clock + td = real image clock (IMU clock)

#loop closure parameters
load_previous_pose_graph: 0        # load and reuse previous pose graph; load from 'pose_graph_save_path'
pose_graph_save_path: "/home/dji/output/pose_graph/" # save and load path
save_image: 0                   # save image in pose graph for visualization prupose; you can close this function by setting 0 

@FaboNoこんにちはFaboNo。 返信が遅くなってすみません。 新しい問題が発生したことに気づきませんでした。

1. まず、使用したpinhold-radtanではなく、 equidistant pinhold-radtanを使用してカメラモデルをキャリブレーションすることをお勧めします。

2. 正しいカメラキャリブレーションの後、2台のカメラと0のimuモードでVINS-Fusionを実行してみてください。
   それは最初にうまく機能するはずです（速い動きや純粋な回転なしで、簡単な動きの下で）

3. body_T_camが、 Kalibrの結果からのT_cam_imu逆行列であることを確認してください。
   また、2台のカメラモード（上記）のみを実行する前に、body_T_cam0と1を確認してください。

4. 負のtimeshift_cam_imuは、d435iの通常の値です。これは、カメラがIMUよりも遅いことを意味します。

5. あなたは、私の経験のためにd435iには適していませんでしたあなたのIMUのcalibraiton、用Kalibrアランを実行する必要はありません
   むしろ、d435iのIMUモデルを見つけて、その特定のモデルのパラメーターをここのように使用し

6. ただし、ここではデフォルトのimu parametersのみを使用することをお勧めします
   彼らは十分なはずです。 （または、デフォルト値の3倍のように、わずかに増やします）

7. ここで説明しD435i SDKからIMU calibrationを実行することをお勧めします

@FaboNo
ちなみに、D435iの元の作者からのデフォルトのparameter / yamlファイルはかなり前に動作することを確認しました。
すべて0の歪み値があり、焦点距離/主点の値と公称body_T_cam値のみの場合でも。

大きな歪み値を持つequidistantカメラ固有のキャリブレーション結果が主な問題だと思います。

@engcangメッセージありがとうございます。実際、画像はすでに修正されているので、Kalibrを実行してもほとんど
それらは修正されるので、歪みも0に等しくなければなりません。

@marufinoメッセージありがとうございます。明日試してみてお知らせします。

@FaboNo
この問題に関するニュースはありますか？ うまくいきましたか？
最近、Intel D435iでVINS-Fusion（ステレオ）をテストする機会がありました。まだ興味がある場合は、結果クリップを次に示します。

@engcang返信が遅くなってすみません。 私はビデオを見ました、そしてそれは印象的です。 ですから、主にPixHawk4を使用したため、質問はほとんどありません。

• IMUの精度がD435iよりも優れているということですか？
• IMUデータを100Hz、200Hzのどの周波数で読み取っていますか？
• PX4を使用しましたか？使用している場合は、Mavrosを使用してデータを読み取りましたか？ 個人的にPixHawk2を試しましたが、説得力がなく、IMU周波数を100Hz以上に上げることができませんでした。
  とてもいい仕事です！

@FaboNoこんにちは。

• はい。 Pixhawk4miniのIMUはD435iよりも優れていると思います。 原因Pixhawk4 miniは、2つの6DOF IMUと1つの磁力計を使用し、それらをフィルタリングして1つのROSトピックを出力します（フィルタリングについては100％確実ではありませんが、2つのIMUがあります）。
• 100Hzを使用しました。
• はい、PX4とMAVROSを使用しました。 最大で約150Hzを取得できたのを覚えていますが、どこかからIMUとカメラFPSの3：1の比率がVINSに最適であることがわかりました。 普段は30Hzのカメラを使っているので、100Hzが適切だと思いました。

@engcangご
とにかくセットアップを試してみます

@FaboNo
やあ。 通常、yamlファイルのIMUパラメーターは変更しません。 また、 Kalibr_allanから取得したIMUパラメータを設定しようとし
しかし、私はそれらを使用してより良いパフォーマンスを得ることができませんでした。

四足歩行ロボットが地面に強く接触するようなクレイジーな場合にのみ、パラメーターを10倍以下に設定しようとしますが、それは機能します。