使用網路攝影機和 IMU 進行 SLAM (視覺慣性 SLAM)

如何使用網路攝影機 (webcam) 和 IMU (慣性測量單元) 進行 SLAM (即時定位與地圖建構)：

使用網路攝影機和 IMU 進行 SLAM (視覺慣性 SLAM)

這種方法結合了網路攝影機的視覺資訊和 IMU 的慣性數據來即時估算感測器的運動軌跡並建立周圍環境的地圖，通常稱為視覺慣性 SLAM (VINS)。

理解視覺慣性 SLAM

• 使用網路攝影機的視覺 SLAM (VSLAM): 僅依賴網路攝影機的影像資訊來估計相機的運動並建立環境地圖。它透過追蹤連續影像幀中的特徵點來運作。然而，單目 (單個鏡頭) VSLAM 存在尺度不明確的問題 (無法確定環境的絕對大小)，並且在紋理不豐富的環境或快速運動時可能不夠穩定。
• 慣性測量單元 (IMU): IMU 提供設備線性加速度和角速度的高頻率測量。這些數據對於估計運動非常有用，尤其是在視覺追蹤可能失敗的快速運動期間。然而，IMU 會隨著時間累積漂移，如果單獨使用，會導致位置和方向估計不準確。
• 視覺慣性 SLAM (VINS): 結合了兩種感測器的優點。視覺數據有助於校正 IMU 中的漂移並提供尺度資訊 (在某些演算法中)，而 IMU 提供高頻率的運動估計並有助於彌補視覺追蹤中的間隙。

在 ROS 中實現網路攝影機和 IMU SLAM 的步驟

1. 硬體設定:

   • 網路攝影機 (Webcam): 確保您的網路攝影機已連接到您的電腦，並且 ROS 可以存取其影像串流 (例如，使用 usb_cam 套件)。
   • IMU: 您需要一個可以與您的電腦通訊的 IMU 感測器，並且您需要為其安裝 ROS 驅動程式，以將 IMU 數據發布為 sensor_msgs/Imu 消息。常見的選擇包括：
     • 專用的 IMU 板 (例如，基於 MPU-9250、BMI160)。
     • 某些立體相機 (例如 Intel RealSense) 具有整合的 IMU。

2. IMU 校準:

   • 重要性: 準確的 IMU 數據對於良好的 VINS 性能至關重要。您需要校準您的 IMU 以估計其偏差 (加速度和角速度的恆定偏移) 和雜訊特性。
   • 工具: 許多 ROS 套件和獨立工具可用於 IMU 校準。一些流行的包括：
     • imu_utils: 一個常見的 ROS 套件，用於校準 IMU。
     • 製造商特定的校準工具 (如果提供)。
   • 過程: 校準通常涉及透過以特定模式移動 IMU 來收集數據，然後使用最佳化技術來估計校準參數。

3. 選擇 VINS 套件:

   • 許多開源 ROS 套件實現了 VINS 演算法。選擇取決於您的特定需求 (單目 vs. 立體、計算資源、所需的準確性等)。一些流行的選項包括：
     • VINS-Mono: 一個著名的單目 VINS 演算法。它具有計算效率並且已被廣泛使用。
     • ORB-SLAM3: 一個通用的 SLAM 函式庫，支援視覺、視覺慣性和多地圖 SLAM，適用於單目、立體和 RGB-D 相機。它以其魯棒性和準確性而聞名。
     • ROVIO (Robust Visual Inertial Odometry): 一種基於擴展卡爾曼濾波器 (EKF) 的 VIO 演算法，通常用於微型飛行器。
     • OpenVINS: 一個研究導向的開源 VIO 框架。
     • NVIDIA Isaac ROS Visual SLAM: 一個高效能、GPU 加速的 VSLAM/VIO 套件。(通常與具有整合 IMU 的 RealSense 相機配合良好)。

4. 安裝和配置 VINS 套件:

   • 按照您選擇的 VINS 套件的安裝說明進行操作。這通常涉及將儲存庫克隆到您的 ROS 工作區並使用 catkin_make 或 colcon build 進行建構。
   • 設定檔: VINS 套件通常需要設定檔 (通常為 YAML 格式) 來指定：
     • 相機校準參數 (內參矩陣、畸變係數)。您需要使用標準相機校準工具 (例如，使用 camera_calibration ROS 套件) 校準您的網路攝影機。
     • IMU 校準參數 (偏差、雜訊)。
     • 網路攝影機影像串流和 IMU 數據的主題名稱。
     • 演算法特定的參數。

5. 運行 VINS 節點:

   • 啟動您的網路攝影機驅動程式和 VINS 套件的 ROS 節點。您需要確保 VINS 設定中的主題名稱與您的網路攝影機和 IMU 驅動程式實際發布的主題相符。
   • 使用 roslaunch 的範例：
     XML

     <launch>
       <node pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" name="webcam">
         <param name="video_device" value="/dev/video0"/>
         <param name="image_width" value="640"/>
         <param name="image_height" value="480"/>
         <param name="pixel_format" value="yuyv"/>
         <param name="camera_info_url" value="file://$(find your_camera_calibration_package)/calibration/your_camera.yaml"/>
       </node>
     
       <node pkg="vins_mono" type="vins_node" name="vins_estimator" output="screen">
         <param name="config_path" value="$(find your_vins_config_package)/config/your_vins_config.yaml"/>
       </node>
     
       <node pkg="imu_driver" type="imu_node" name="imu" output="screen">
         <param name="port" value="/dev/ttyACM0"/>
         <param name="imu_frame_id" value="imu_link"/>
       </node>
     </launch>
     

6. 可視化結果:

   • VINS 套件通常會發布估計的機器人姿態 (通常為 geometry_msgs/PoseStamped 或類似消息)，有時還會發布點雲地圖 (sensor_msgs/PointCloud2)。
   • 使用 RViz 可視化相機軌跡和產生的地圖。您需要透過訂閱 VINS 節點的輸出主題來新增適當的可視化。

重要考量:

• 校準品質: 您的相機和 IMU 校準的準確性會顯著影響 VINS 演算法的性能。花費時間和精力獲得良好的校準參數。
• 同步: 對於緊耦合的 VINS 演算法，相機影像和 IMU 數據的時間戳記需要精確同步。確保您的驅動程式和 VINS 套件正確處理此問題。
• 計算資源: VINS 演算法可能需要大量的計算資源。考慮您的電腦的處理能力。某些套件 (例如 NVIDIA Isaac ROS VSLAM) 是 GPU 加速的。
• 環境因素: VINS 的性能可能會受到光照條件、環境中紋理的豐富程度和快速運動的影響。

透過遵循這些步驟，您應該能夠在 ROS 框架內使用網路攝影機和 IMU 設定並運行 SLAM 系統。

請記住查閱您選擇的 VINS 套件的文件，以獲取具體的說明和配置詳細資訊。