MSCKF_VIO算法框架
MSCKF_VIO算法 1、MSCKF視覺慣性融合算法簡介 慣性導航利用慣性測量單元(IMU)測量得到的角速度、加速度信息進行慣性導航解算得到運載體的位置、速度、姿態(含航向)等信息，具有實時性好、動態性能好等優點；但是由於其積分式特點，使得傳感器和算法解算的誤差會持續累積，導致長時間精度很低，特別是對於低端IMU。即使是軍用戰略性武器上使用的高精度慣導系統也在努力與別的信息進行融合，提高實際導航
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