我觉得对双目VIO+无人机,单单靠VIO这边输出很好的位置信息还是不够的,无人机这边还是需要做做滤波,比如防止跳变什么的,保证无人机的稳定。

我觉得对双目VIO+无人机,单单靠VIO这边输出很好的位置信息还是不够的,无人机这边还是需要做做滤波,比如防止跳变什么的,VIO可能跳变的,无人机这边需要做到,就算VIO出来的数据很差很不稳定,无人机也能保证相对稳定,所以这不是单单VIO的工作,无人机这边的工作也需要做好,我们不能单单弄VIO这么一遍,一个劲只优化VIO算法,无人机的鲁棒性稳定性也很重要,就像车子上面放VIO,VIO数据再差车子也没事的对不对,无人机这边做一定的滤波等等的处理也是非常重要的。

 

也是ACfly给我的启示

 

无人机需要依赖传感器,但也不能完全依赖传感器。所以要做出一个稳定的无人机VIO,单单弄VIO这边是不够的,无人机这边也需要做一定的处理,特别是后面你不用T265了,自己用摄像头,自己处理图像数据,这个时候,对无人机的稳定性要求更高了,对吧。

 

就算VIO大机动发散了,你无人机能不能不会特别飘,反而能反过来让摄像头VIO的数据稳定下来,这样就比较好,而不是VIO发散,无人机也飘,反过来加重VIO的发散,变成恶性循环,加速震荡。

 

因为其实VIO已经做得很不错 ,你无人机震动对它造成影响,这种影响又反过来作用于无人机,你无人机要是不能抑制住这种影响,那就发散震荡了对吧。所以无人机要有很好的稳定性和鲁棒性。这样才能发挥出VIO真正的能力,其实VIO已经做得不错了,

需要一个真正稳定的无人机,这样才能发挥出真正的VIO,很多时候不是VIO不行,是无人机不行,稳定的无人机才能发挥出VIO真正的性能。所以我觉得结合其他传感器一起也没什么的,让VIO在发散的时候无人机也能及时止住。你是想测试VIO,但是现在的问题是VIO其实已经很不错了,是无人机不够稳定。人家光流传感器也没说直接用的要光流融合。你要真正测试VIO,用车子测试够了。你要实现无人机VIO,那就得看整体效果,而不是盯着VIO。多传感器反而可能能够更好发挥出VIO的性能。

你就算室内起飞,窗帘跟着动,也不怕,对吧。

 

单纯你要测试VIO不需要无人机,除非你想单独弄个适合无人机高频VIO。

 

如果写论文的话,可能追求更定量的分析,通过模拟仿真,这种VIO方法配合无人机比那种提高了那么一点点。

APM的 或者PX4的话你几乎没法去自己改动优化源码。

我觉得对双目VIO+无人机,单单靠VIO这边输出很好的位置信息还是不够的,无人机这边还是需要做做滤波,比如防止跳变什么的,保证无人机的稳定。_第1张图片

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