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VIO（visual-inertial odometry）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（VINS，visual-inertial system），是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法，根据融合框架的区别又分为紧耦合和松耦合，松耦合中视觉运动估计和惯导运动估计系统是两个独立的模块，将每个模块的输出结果进行融合，而紧耦合则是使用两个传感器的原始数据共同估计一组变量，传感器噪声也是相互影响的，紧耦合算法上比较复杂，但充分利用了传感器数据，可以实现更好的效果，是目前研究的重点。
单目视觉 SLAM 算法存在一些本身框架无法克服的缺陷，首先是尺度的问题 ，单目 SLAM 处理的图像帧丢失了环境的深度信息，即使通过对极约束和三角化恢复了空间路标点的三维信息，但是这个过程的深度恢复的刻度是任意的，并不是实际的物理尺度，导致的结果就是单目SLAM 估计出的运动轨迹即使形状吻合但是尺寸大小却不是实际轨迹尺寸；由于基于视觉特征点进行三角化的精度和帧间位移是有关系的，当相机进行近似旋转运动的时候，三角化算法会退化导致特征点跟踪丢失，同时视觉 SLAM 一般采取第一帧作为世界坐标系，这样估计出的位姿是相对于第一帧图像的位姿，而不是相对于地球水平面 (世界坐标系) 的位姿，后者却是导航中真正需要的位姿，换言之，视觉方法估计的位姿不能和重力方向对齐。
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发表于 2022-2-24 19:19
