vio論文閱讀

摘要： 一個單目的VINS，由一個相機和一個低價格的IMU組成，組成了一個六個自由度的狀態估計。但是，缺乏直接的距離測量在IMU處理，估計初始化，外部標定，非線性優化上提出了挑戰。我們的方法由一個狀態初始化和失敗恢復的魯棒過程開始。通過將IMU測量的預積分和特徵觀測，一個緊湊的非線性優化方法用來獲得高精度的VIO。一個迴環檢測，結合緊湊的方法，使重定位的計算量達到最小。我們進行了四個自由度的姿態圖

>>阅读原文<<