VINS-Mono算法详解：从数据预处理到全局优化,
本文详细解析了VINS-Mono视觉惯性导航系统的关键模块，包括数据预处理（光流追踪和预积分）、初始化、滑窗非线性优化、闭环检测、以及图优化过程。通过实例展示了如何使用ROS和相关函数实现这些功能。
上图为vins-mono算法框图，来自vins相关论文。
VINS的功能模块可包括五个部分：从上到下从左到右分别为，数据预处理、初始化、滑窗非线性优化BA、闭环检测及全局图优化。
代码中主要开启了四个线程，分别是：前端图像跟踪、滑窗非线性优化BA（其中初始化和 IMU 预积分在这个线程中）、闭环检测、全局图优化。
- 数据预处理
- 1光流追踪
Harris角点加KLT金字塔光流跟踪，输出跟踪上的特征点信息给滑窗。
Harris角点提取，采用opencv的goodFeatureToTrack()函数。
KLT金字塔光流跟踪，采用ope
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