算法使用

• 选择合适的场景

  我应当在什么场景下使用该算法 ？

  算法运行前，先将无人机放置在平稳的地方，且相机视角方向有足够静态特征的场景（不推荐在过暗、过曝、少纹理、运动物体多等地方），如下图所示：

  

• 运行算法

  当无人机放置好后，可以开始运行算法：

  # 打开第一个终端，初始化无人机
  cd X152b
  bash scripts/one_shot_single.sh
  
  # 打开第二个终端，启动 Vins-Fusion 视觉里程计
  cd X152b
  bash src/vins_fusion/run.sh

• 判断是否正常初始化

  如何判断算法是否正常完成初始化 ？

  当终端提示 Initialization finish! 时，表明 Vins-Fusion 初始化完成，如下图所示：

  

• 评估和可视化

  初始化完成后，然后用手缓慢拿起无人机，在纹理充足的场地中慢速（ <1m/s）走一段距离,一般可以通过绕场地一圈回到出发点，观察里程计输出ROS话题 /mavros/vision_pose/pose.pose.position 结果值是否与初始值（x:0 y:0 z:0）接近。如果偏差能控制在 cm 数量级，则表明 Vins-Fusion 运行良好。

  [可选] 使用 Foxglove 远程可视化

  算法运行过程中，打开 Foxglove，可对程序运行状况进行可视化，如下图所示：

  这里提供了布局配置文件，在Foxglove中导入该布局，实现上图

  点击下载 Foxglove 的 Vins-Fusion布局图（需解压后导入）

常见问题

Q: 初始化失败，终端提示 feature tracking not enough, please slowly move you device

初始化阶段相机视野中可用于跟踪的特征点过少，需要将无人机放置相机视角方向有足够静态特征的场景（不推荐在过暗、过曝、少纹理、运动物体多等地方）中重新运行。

Q: 初始化无论是否完成，终端大量提示 numerical unstable in preintegration 或 wait for imu ...

检查imu相关话题数据是否以正常频率更新（默认200Hz左右），或者检查标定情况，外参差异过大也会导致初始化失败。（例如正负号写反导致某个轴旋转了90度以上）

Q: 初始化完成后，依然会出现里程计飘的问题

可以根据现象一步步排查

1、如果是初始化后，静止不动都会直接飘了，需要看是否有（动态物体、频闪的光源等）大量存在于相机视野中，这些会导致 Vins-Fusion 认为场景在运动；

2、也可能是初始化过程中，即IMU预积分阶段时，无人机处于非静止状态，放大了无人机陀螺仪噪声估计误差。

3、可能是内外参关系与实际情况相差过大。需要检查相机和飞控是否牢固，排除因为摔飞机导致结构位移。或者需要重新标定内外参信息。

Q: 只给了一个粗糙的外参，但是开启自动优化后依然不准，或直接跑崩

可能的原因包含：

1、检查相机和IMU是否存在明显的结构松动情况

2、检查所给内外参是否明显的超过实际情况（例如相机到IMU的旋转矩阵在某个轴超过90度），需要重新联合标定相机-IMU

3、在进行标定自动优化时，注意不要用手或其他东西遮挡摄像头视野；手持绕场进行外参标定时，移动速度不易过快；确保相机画面能观察到足够稳定的场地纹理

Q: 在室内表现还行，但是在户外场景或者大的空间就不太行。

大概率问题都是相机基线过短造成的问题，失去尺度是比较正常的。（因为无人机尺寸限制，相机基线不好做很长，而 Realsense D430 基线只有5cm左右，难以应付开阔的大户外场景。）