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IMU预积分是指在视觉惯性融合算法中，对IMU的加速度计和陀螺仪数据进行整合，将它们在关键帧之间的短时间间隔内的测量值进行数学处理，以生成一个相对位姿增量。这种方法避免了直接对IMU数据进行高频处理，优化了系统效率。IMU预积分是一种高效的处理IMU数据的方法，通过在关键帧之间计算位姿增量，大幅降低计算量，同时提高优化效率。其关键在于将IMU测量值通过积分形式整合，并通过滤波和误差校正机制提高精度。在现代机器人系统和SLAM中，IMU预积分是视觉和惯性融合的核心技术之一。

相机（单目/双目/RGBD)与IMU结合起来就是视觉惯性，通常以单目/双目+IMU为主。IMU里面有个小芯片可以测量角速度与加速度，可分为6轴(6个自由度)和9轴（9个自由度）IMU，具体的关于IMU的介绍可看上一篇。

加速度计和陀螺仪是 IMU 的核心组件加速度计：感知线性加速度和重力。陀螺仪：感知角速度和旋转。两者结合，通过滤波和数据融合算法，可以实现三维运动跟踪、姿态估计和导航，广泛应用于机器人、无人机、自动驾驶、消费电子等领域。

IMU 是一种重要的传感器组件，用于测量加速度和角速度。它具有自主性强、实时性高的特点，但存在漂移问题，通常需要结合其他传感器或通过算法改进精度。IMU 在导航、机器人、无人机、虚拟现实等领域发挥了重要作用，是现代运动分析和控制系统的核心传感器之一。