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OKVIS 笔记：后端架构简述

2018-03-06

OKVIS 系列文章：

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主要涉及源文件：

okvis_ceres/include/okvis/Estimator.hpp
okvis_ceres/include/okvis/implementation/Estimator.hpp
okvis_ceres/src/Estimator.cpp
okvis_ceres/include/okvis/ceres/Map.hpp
okvis_ceres/src/Map.cpp

封装结构

OKVIS 系统顶层 ThreadedKFVio 这个类里封装了一个 Estimator 类，这就是 OKVIS 后端的最顶层。Estimator 里封装了一个 Map 类的 shared_ptr，这是优化问题的顶层；同时存储了一些窗口数据，用于管理 sliding-window。Map 类封装了一个 ceres::Problem 及相关的操作接口。由外及里的结构就是：

ThreadedKFVio
|
|__ Estimator
    |
    |__ Sliding-window states
    |__ Map
        |
        |__ ceres::Problem

  • ThreadedKFVio 会在初始化时构建 Estimator，在 matchingLoop() 里往 Estimator 添加后端所需数据；在 optimizationLoop() 里调用 Estimator 的接口进行优化和边缘化。

  • Estimator 实现后端逻辑流，将前面塞进来的数据按后端逻辑流添加给 Map；调用 Map 的优化接口进行优化；实现 sliding window 和状态边缘化。

  • Map 实现了一些基于 ceres::Problem 的接口函数，包括添加和删除 ParameterBlock、添加和删除 Residual、Parameterization 管理、Id 关联管理等，将 Estimator 添加过来的数据喂给 ceres::Problem；调用 ceres::Solve() 求解优化问题。

主要接口和函数

Estimator::statesMap_

Estimator::statesMap_： 当前窗口下的状态维护信息，包括各种 id、时间戳、各种布尔值等等，不包括状态的实际数据。实际数据都存在 Map 里。实际操作中，通过 Estimator::statesMap_ 维护状态身份信息，通过 Map 维护实际状态数据。Estimator::statesMap_ 结构稍微有点复杂（吐个槽，感觉 OKVIS 的多重封装看起来有点累，时不时需要跳转查看接口定义）：

statesMap_ [ std::map<uint64_t, States> ]
|
|__ [ uint64_t ] //等于对应 Frame 的 id
|__ [ States ]
    |
    |__ timestamp
    |__ isKeyframe [ bool ]
    |__ id [ uint_64_t ] //等于对应 Frame 的 id
    |__ global [ GlobalStatesContainer i.e. array<StateInfo, 6> ]
    |   |
    |   |__ StateInfo
    |       |
    |       |__ id [ uint64_t ] //如果对应 GlobalStates::T_WS，则等于对应 Frame 的 id
    |       |__ exits [ bool ]
    |       |__ isRequired [ bool ]
    |
    |__ sensors [ AllSensorStatesContainer i.e. array<vector<SpecificSensorStatesContainer>, 7> ]
        |
        |__ [ SpecificSensorStatesContainer i.e. vector<StateInfo> ]
        |__ StateInfo
            |
            |__ id [ uint64_t ]
            |__ exits [ bool ]
            |__ isRequired [ bool ]

注意到 States.global 和 States.sensors 分别是长度为 6 和 7 的定长数组，这是对应于：

/// \brief GlobalStates The global states enumerated
enum GlobalStates
{
    T_WS = 0, ///< Pose.
    MagneticZBias = 1, ///< Magnetometer z-bias, currently unused
    Qff = 2, ///< QFF (pressure at sea level), currently unused
    T_GW = 3, ///< Alignment of global frame, currently unused
};

/// \brief SensorStates The sensor-internal states enumerated
enum SensorStates
{
    Camera = 0, ///< Camera
    Imu = 1, ///< IMU
    Position = 2, ///< Position, currently unused
    Gps = 3, ///< GPS, currently unused
    Magnetometer = 4, ///< Magnetometer, currently unused
    StaticPressure = 5, ///< Static pressure, currently unused
    DynamicPressure = 6 ///< Dynamic pressure, currently unused
};

可以看到 States.global 的长度其实只需要是 4，不知为什么设为 6。同时，现有框架下 GlobalStates 里有三个索引没用到，SensorStates 里有 5 个索引没用到。

注意一下 States.sensors 的内部结构，是一个 array<vector<vector<StateInfo> >, 7>，最外层的 array 上一段已经说了，对应不同种类的传感器；第二层的 vector 是给多目相机用的，如果双目则长度为 2，如果单目则长度为 1；最里层的 vector 也是给相机用的，可以用来放外参和内参：

/// \brief CameraSensorStates The camera-internal states enumerated
enum CameraSensorStates
{
    T_SCi = 0, ///< Extrinsics as T_SC
    Intrinsics = 1, ///< Intrinsics
};

而这里面的两层 vector 对于 IMU 来说是无意义的。首先，系统只支持一个 IMU，故中间层的 vector 无用。其次，对于 IMU，其对应的量也只有一个（speedAndBias），索引如下：

/// \brief ImuSensorStates The IMU-internal states enumerated
/// \warning This is slightly inconsistent, since the velocity should be global.
enum ImuSensorStates
{
    SpeedAndBias = 0 ///< Speed and biases as v in S-frame, then b_g and b_a
};

故最底层的 vector 也无用。所以，这种封装虽然很 OOP，但对于实际系统来说，如果没有扩展传感器种类的计划，可以考虑减少层级结构，避免不必要的资源开销，减少心智负担。

Estimator::addStates()

Estimator::addStates() 实现了添加一个新的 Frame （主要是 pose 和 speedAndBias）到后端状态量的逻辑流。这个函数有三个输入参数：

okvis::MultiFramePtr multiFrame,
const okvis::ImuMeasurementDeque & imuMeasurements,
bool asKeyframe

这里的 multiFrame 并不是来自不同时间点的多个 Frame， 而是一个 multi-camera frame。如果是双目，就是两个 Camera Frame；如果是单目，就是单个 Frame。

首先声明主要处理对象：

okvis::kinematics::Transformation T_WS;
okvis::SpeedAndBias speedAndBias;

根据存储在statesMap_ 中的状态维护信息、 Map 中的前次状态信息。如果 statesMap_ 尚为空，说明现在是第一帧，则利用 IMU measurements 进行初始化：

initPoseFromImu(imuMeasurements, T_WS);

如果 statesMap_ 不为空，利用 IMU measurements 进行更新：

// propagate pose and speedAndBias
int numUsedImuMeasurements = ceres::ImuError::propagation(
    imuMeasurements, imuParametersVec_.at(0), T_WS, speedAndBias,
    statesMap_.rbegin()->second.timestamp, multiFrame->timestamp());

更新后的 T_WS 创建为新的 ParameterBlock 加进 Map：

mapPtr_->addParameterBlock(poseParameterBlock,ceres::Map::Pose6d)

把新的状态信息添加到 statesMap_ 里：

// create a states object:
States states(asKeyframe, multiFrame->id(), multiFrame->timestamp());
states.global.at(GlobalStates::T_WS).exists = true;
states.global.at(GlobalStates::T_WS).id = states.id;

statesMap_.insert(std::pair<uint64_t, States>(states.id, states));

更新 sensor states （包括相机外参和 IMU），并添加相应的 ParameterBlock 给 Map（注意代码注释里添加的文字）：

// initialize new sensor states
// cameras:
for (size_t i = 0; i <  extrinsicsEstimationParametersVec_.size(); ++i) {
   // 注意：
   // 相机外参维护了几个 sigma 参数，代表不确定度；
   // 不确定度包括 relative 和 absolute；
   // 如果 relative 的 sigma 很小，则沿用旧的外参；
   // 如果 relative 的 sigma 不是很小，则创建新的外参，添加进 Map
   // 目前的 OKVIS 代码中，sigma 都是 0.
}
// IMU states are automatically propagated.
for (size_t i=0; i<imuParametersVec_.size(); ++i){
   // 把 speedAndBias 加进 Map
   mapPtr_->addParameterBlock(speedAndBiasParameterBlock);
}

接下是添加约束信息（Residual）给 Map。首先，如果是第一帧，则添加 prior，包括

  1. 第一个 pose 的 prior

    std::shared_ptr<ceres::PoseError> poseError(new ceres::PoseError(T_WS, information));
mapPtr_->addResidualBlock(poseError,NULL,poseParameterBlock);

  2. 外参的 prior。注意，相机外参维护的 sigma 参数里，如果 absolute sigma 的值不是很小，则作为普通 ParameterBlock 添加进 Map，相当于待标定外参：

    std::shared_ptr<ceres::PoseError> cameraPoseError(
   new ceres::PoseError(T_SC, translationVariance, rotationVariance));
mapPtr_->addResidualBlock(
   cameraPoseError,
   NULL,
   mapPtr_->parameterBlockPtr(
       states.sensors.at(SensorStates::Camera).at(i).at(CameraSensorStates::T_SCi).id));

    如果 absolute sigma 的值很小，则作为 constant ParameterBlock 添加进 Map，相当于已标定外参：

    mapPtr_->setParameterBlockConstant(
   states.sensors.at(SensorStates::Camera).at(i).at(CameraSensorStates::T_SCi).id);

  3. 基于 IMU 的 constraint，用来约束 SpeedAndBias：

    mapPtr_->addResidualBlock(
   speedAndBiasError,
   NULL,
   mapPtr_->parameterBlockPtr(
       states.sensors.at(SensorStates::Imu).at(i).at(ImuSensorStates::SpeedAndBias).id));

另一方面，如果目前不是第一帧，则添加为前一帧与新一帧的相对约束。包括

  1. 基于 IMU 的 constraint，注意每个 imuError 会关联四个 ParameterBlock，包括上一帧的 Pose、上一帧的 speedAndBias、这一帧的 pose、这一帧的 speedAndBias：

    std::shared_ptr<ceres::ImuError> imuError(
   new ceres::ImuError(imuMeasurements, imuParametersVec_.at(i),
                       lastElementIterator->second.timestamp,
                       states.timestamp));
mapPtr_->addResidualBlock(
   imuError,
   NULL,
   mapPtr_->parameterBlockPtr(lastElementIterator->second.id),
   mapPtr_->parameterBlockPtr(
       lastElementIterator->second.sensors.at(SensorStates::Imu).at(i).at(
           ImuSensorStates::SpeedAndBias).id),
   mapPtr_->parameterBlockPtr(states.id),
   mapPtr_->parameterBlockPtr(
       states.sensors.at(SensorStates::Imu).at(i).at(
           ImuSensorStates::SpeedAndBias).id));

  2. 如果存在新的外参状态（即 relative sigma 不是很小时，参看前面），添加外参的 error term：

    mapPtr_->addResidualBlock(
   relativeExtrinsicsError,
   NULL,
   mapPtr_->parameterBlockPtr(
       lastElementIterator->second.sensors.at(SensorStates::Camera).at(
           i).at(CameraSensorStates::T_SCi).id),
   mapPtr_->parameterBlockPtr(
       states.sensors.at(SensorStates::Camera).at(i).at(
           CameraSensorStates::T_SCi).id));

Estimator::addObservation()

可以注意到，上面 addStates() 函数中添加的 ParameterBlock 和 Residual 都是和 vehicle states 相关的，和 landmark 与视觉观测无关。这主要由于视觉信息和 IMU、外参等信息不同，需要先经过视觉前端处理再加到后端来，所以单独处理。Estimator::addObservation() 这个函数实现了添加基于视觉观测的 Residual，其定义专门放在了 okvis_ceres/include/okvis/implementation/Estimator.hpp 文件里（这种架构太繁琐，简直是在刁难 IDE）：

// create error term
std::shared_ptr< ceres::ReprojectionError<GEOMETRY_TYPE> > reprojectionError(
              new ceres::ReprojectionError<GEOMETRY_TYPE>(
              multiFramePtr->template geometryAs<GEOMETRY_TYPE>(camIdx),
              camIdx, measurement, information));
::ceres::ResidualBlockId retVal = mapPtr_->addResidualBlock(
    reprojectionError,
    cauchyLossFunctionPtr_ ? cauchyLossFunctionPtr_.get() : NULL,
    mapPtr_->parameterBlockPtr(poseId),
    mapPtr_->parameterBlockPtr(landmarkId),
    mapPtr_->parameterBlockPtr(
        statesMap_.at(poseId).sensors.at(SensorStates::Camera).at(camIdx).at(
            CameraSensorStates::T_SCi).id));

这个函数由视觉前端 VioKeyframeWindowMatchingAlgorithm 类调用。

Estimator::addLandmark()

Estimator::addLandmark() 这个函数实现添加 landmark ParameterBlock：

mapPtr_->addParameterBlock(pointParameterBlock, okvis::ceres::Map::HomogeneousPoint)；

这个函数也由视觉前端 VioKeyframeWindowMatchingAlgorithm 类调用。

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