「机器人」“VIO惯性视觉里程仪框架”讲解

目前VIO框架已经定型为两大类：松耦合和紧耦合。

• 松耦合是指，IMU和相机分别进行自身的运动估计，然后对它们的位姿估计结果进行融合。
• 紧耦合是指，把IMU的状态和相机的状态合并在一起，共同构建运动方程和观测方程，然后进行状态估计。

紧耦合理论也必将分为基于滤波和基于优化的两个方向。值得一提的是，尽管在纯视觉SLAM中，优化方法已经占了主流，但在VIO中，由于IMU的数据频率非常高，对状态进行优化需要的计算量就更大，因此VIO领域目前仍处于滤波与优化并存的阶段。