Indemind双目模组测评
还在苦于手头没有合适的硬件平台来跑通VINS-FUSION、ORB-SLAM这些经典的开源算法吗？快来尝试一下Indemind推出的这款价格适中、操作简便的双目视觉惯性模组吧。
Indemind双目模组硬件测评
权威硬件体验可以查看- - -高翔博士知乎专栏文章SLAM硬件体验-INDEMIND双目IMU相机（这里仅对测评做出补充）
在这款40g左右的模组上配备的是
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两个位于120mm基线上的全局快门相机。
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一块6 Axis的IMU。
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相机的水平、垂直视场角分别达到了120°与75°，能够很好地捕捉大范围内的视觉特征点。
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相机分辨率有两种模式可以设置，分别为1280×800以及640×400，在这两种模式下相机的最高采集帧率分别达到了100Hz与200Hz，这使得这款模组能够适应高速的载体运动。
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除此之外，这款模组上还配备了一块型号为ICM20602的IMU，最高采集速率能够达到1000Hz。
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它提供了一些IMU所能提供的最基础的功能，例如Roll、Pitch角度计算，以及在低光照、低纹理区域内短时间的载体位姿跟踪。
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相机与IMU之间则通过硬件直接同步，免除了用户后续处理的麻烦。
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双目相机+IMU的配置使得这款模组能够很好地运行诸如VINS-FUSION、ORB-SLAM3一类的视觉惯性组合SLAM算法。
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在此基础之上，Indemind开发人员配合这款硬件平台提供的SDK更是使得用户可以获得“即插即用”的使用体验。
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通过USB3.0连接到PC上之后，用户能够通过SDK即刻获得左右相机相对IMU的外参参数以及两个相机的内参参数，免除了用户自行标定内外参数的一系列步骤。
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与此同时，相机采集到的图像、IMU采集的数据也不断地以ROS topic的形式发送到PC端，用户可以直接将其输入到SLAM算法当中获得即时的定位结果，也可以将其打包为rosbag的形式以便后续处理与调试。SDK地址
Indemind双目模组跑现有的SLAM方案
这里附上Indemind双目惯性模组跑通各个开源SLAM算法的教程说明，有兴趣的小伙伴们可以点进去观看。
使用Indemind双目模组跑ORB_SLAM3
教程丨INDEMIND双目惯性模组运行VINS-Fusion算法示例
下面放上几张跑跑现行SLAM方案的截图
跑ORB_SLAM3部分截图
跑VINS-Fusion