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双目视觉惯性模组

STEREO VISION INERTIAL MODULE

module

模组采用“双目摄像头+IMU”多传感器融合架构与微秒级时间同步机制,为视觉SLAM研究提供精准稳定数据源;内置自研高精度Vi-SLAM算法,以满足SLAM研究、智能机器人、无人机避障、室内外导航定位等使用需求

INDEMIND双目惯性模组是业内首款支持200FPS图像获取的双目惯性相机,可在高速机动下精准获取图像及IMU数据,满足开发者高速采集需求,极大降低相应算法追踪难度,并可满足高速SLAM算法(如车载)的定位和建图数据需求

module

模组运用摄像头+IMU多传感器融合架构,使摄像头与IMU传感器优势互补,实现位姿精度更高、环境适应性更强、动态性能更稳定、成本更低的双目立体视觉硬件方案

高分辨率摄像头

采用全局快门的高清摄像头,可提供水平120°、垂向75°范围内1280×800@25/50/100FPS、640×400@25/50/100/200FPS图像数据,可有效降低运动图像拍摄下的图像畸变,为SLAM算法提供强有力前端数据采集能力

内置6轴IMU传感器

模组内置6轴IMU传感器,最高运行频率1000Hz,可精准测量载体运动特性,高频率刷新载体位姿信息,快速建立对周围环境的三维立体感知

匠心设计的高精度时间同步机制,可将双目摄像头与IMU同步精度提高至微秒级,减少传感器工作误差,进而为SLAM等算法提供精准稳定的数据源

精度微秒级

多传感器标定

MULTI-SENSOR CALIBRATION

对摄像头与IMU等多传感器进行专业标定,标定精度优于Kalibr等开源标定方法,减少多传感器装配误差,进一步提升数据采集精度及系统稳定性

Kalibr标定:

组别 HEAD(°) PITCH(°) ROLL(°)
1 -179.5008 -0.6017 0.6507
2 -179.3397 -0.2556 0.7483
3 -179.1031 -0.1903 0.4534
STD 0.2000 0.2211 0.1502

INDEMIND标定:

组别 HEAD(°) PITCH(°) ROLL(°)
1 -179.521225 -0.439943 0.622170
2 -179.602241 -0.463838 0.598827
3 -179.780491 -0.662679 0.404572
STD 0.1326 0.1223 0.1195

实验结果显示:INDEMIND标定安装角误差重复性精度为Kalibr算法的1.5倍,相机重投影误差同样优于Kalibr算法。

平台支持

Platform Support

算法支持

Algorithm support

Vi-SLAM

定位:稳定性1-2mm (RMS),绝对定位精度<1%.

姿态:稳定性0.1°(RMS),绝对姿态精度小于1°

基于深度学习的图像语义

通过深度学习实现环境物体的语义、尺寸及姿态信息识别,结合Vi-SLAM算法,建立三维世界的语义地图,从而机器可以理解周围的环境,提高与环境物体的交互性,赋予机器人感知世界的能力

硬件技术指标

  • 工作距离 0.1m-10m
  • 摄像头类型 全局快门
  • 视场角 D:140° H:120° V:75°
  • 分辨率 1280×800 | 640×400
  • 帧率 25FPS | 50FPS | 100FPS | 200FPS
  • 基线长度 120mm
  • IMU频率 1000Hz

开发者支持

  • 位置精度 1%
  • 姿态精度
  • 视觉频率 25Hz
  • IMU频率 200Hz
  • 支持平台 Windows、Linux、ROS
  • 标定文件 IMU标定、摄像头标定、IMU摄像头间标定
  • 软件支持 SDK

SDK

INDEMIND双目惯性模组提供全功能SDK及开发文档,以适应不同实际应用场景,降低产品研发周期

相关下载

应用

applications

视觉SLAM研究

双目视觉惯性模组采用全局快门摄像头及6轴IMU,并实现摄像头与IMU时间同步,时间同步精度达到微秒级;同时提供IMU标定参数、摄像头标定参数及摄像头同IMU外参,便于高精度SLAM开发

导航及避障开发

双目视觉惯性模组提供INDEMIND自主研发高精度Vi-SLAM算法的同时兼容多种开源项目,可提供稠密地图/点云地图等多种地图模式,为导航及避障开发提供必要基础,可广泛应用于穿戴设备/无人机/机器人/AGV等设备开发

视觉动作捕捉开发

基于模组图像数据,通过视觉人体位姿估计,结合人体动力学算法,实现稳定的多人三维高精度骨骼追踪

立体视觉开发

双目视觉惯性模组提供INDEMIND自主研发高精度深度解算算法,精度在 3m 范围内可达到 2mm,在 1m 内误差仅 1mm,为用户提供高精度三维点坐标,实现高精度场景重建