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PetWorm / LARVIO

A lightweight, accurate and robust monocular visual inertial odometry based on Multi-State Constraint Kalman Filter.
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Question #5

Closed zhizunhu closed 3 years ago

zhizunhu commented 3 years ago

邱博士： 您好！我有一个问题想要请教你，原谅我英文不好，所以选择中文交流。 我看到你在imu和图像的时间戳处理上，选择以imu时间作为基准，然后通过特征点坐标预测的方式得到当前时刻的视觉观测，我看到很多其他工作是选择以图像时间戳为基准，通过插值的方式得到图像时间对应的imu测量。我想问一下这两种方式有什么优缺点或者异同吗？ 祝安

PetWorm commented 3 years ago

你好！这个没有什么优缺点之说，习惯不同而已哈。

zhizunhu commented 3 years ago

恩，谢谢，我现在还有个问题，我最近在跑VINS系统的时候，不管是VINS-Mono还是LARVIO，发现它们在应对急停场景都有点问题，急停时，系统的位姿都有点漂移，您在这方面有什么想法吗？

PetWorm commented 3 years ago

抱歉回复晚了。 这个问题可能需要具体分析。如果是撞击急停，这种没啥好办法，尽量避免；如果是运动急停，可能不一定是急停的问题，而是前面运动很快的时候已经不行了，这种只能提高imu质量了。 另外新的问题咱还是尽量新开个issue哈。