Visual inertial odometry

资 源 简 介

Visual inertial odometry

详 情 说 明

视觉惯性里程计（Visual Inertial Odometry，VIO）是一种结合相机和惯性测量单元（IMU）数据来估计设备位置和姿态的技术。它在机器人导航、增强现实（AR）和无人机等领域具有广泛应用。

VIO的核心思想是通过视觉传感器（如单目或双目相机）捕捉环境特征点，并结合IMU提供的加速度和角速度数据，共同推算出设备的运动轨迹。视觉数据可以提供丰富的环境信息，但容易受到光照和纹理缺失的影响；而IMU数据虽然能高频更新，但存在漂移问题。两者的结合可以互补优缺点，提高位姿估计的鲁棒性和精度。

常见的VIO实现分为基于滤波（如MSCKF）和基于优化（如VINS-Fusion）两类方法。前者计算效率高，适合实时性要求严格的场景；后者精度更高，但计算复杂度较大。近年来，随着深度学习的发展，也有研究尝试用神经网络端到端地学习VIO的运动估计模型。

VIO是SLAM（同步定位与地图构建）系统的关键组成部分，能够为机器人或移动设备提供可靠的自我运动感知能力。