VIO主流框架

本節主要說明當前主流的VIO算法流程。課程來源於B站。 高斯牛頓法 誤差項: $$ e(x+\Delta x)=e(x)+J(x)\Delta x $$ 一次觀測 多次觀測 逆深度 + VIO EKF濾波和優化 EKF鋁箔相當於之迭代一次的優化，區別是濾波僅考慮上一幀的影響，而優化則考慮所有幀的影響 多次優化精度比濾波高，但效率低於濾波，因優化可以迭代多次，不斷優化線性化點，是誤差最小 IMU預積

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