机器视觉

概述

Vision-IMU 紧耦合（图像特征加入状态变量），采用滑动窗口优化方法。

状态变量

特征点、pose、bias、velocity。

流程

数据处理

• 视觉部分使用光流跟踪特
• IMU 使用预积分

初始化

SfM，IMU 预积分，分别得到一个结果
二者残差先用于恢复bias，后恢复 Scale、速度、重力、位姿

优化

紧耦合、滑动窗口优化，不断边缘化历史窗口信息。
IMU与估计量有残差、视觉对残差也有贡献、边缘化遗留下的约束，也贡献了残差项。

注意$x_{m2}$$x_{m3}$之间的连接。

• 关于 First Estimate Jaccobian
  https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono/issues/134
  只在margin残差用到了fej

回环检测

基于 DBoW

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31794554