在传感器融合的基础上加入了灭点。《VanishingPointAidedLiDAR-Visual-InertialEstimator》(ICRA2021)Motivation这篇文章的动机主要从VIO出发，VIO受制于尺度漂移和旋转漂移问题，针对旋转漂移问题，作者…
VINS-mono论文解读（IMU预积分+Marg边缘化）前面，我们已经对接下来的VIO系列主要内容有所介绍（感兴趣的可以关注：视觉与惯性传感器如何融合？），并且已经介绍过了VIO系列一VINS-mono论文解读（IMU预积分+Marg边缘化）第一节的内容：VINS。
写在前面港科大的VINS-Mono作为目前stateoftheart的开源VIO项目，是研究视觉与IMU紧耦合的必读算法，网上的论文解读与代码实现也非常丰富（感谢！为更好地进行学习，本人在几篇VINS论文解读与翻译的参考与改进下，完成了自己对全文的阅读与翻译，以后将逐步更新自己对算法的解读…
VIO主要尝试的是融合Viusal和IMU的信息，因此后面的论述中也就主要考虑这两种数据。2.Filter-based利用滤波的方法进行多传感器的数据融合是一个很正常的套路。按照是否把图像特征信息加入特征向量来进行分类，可以分为紧耦合和松耦合。2.1紧耦合
除了数据集贡献，作者也写过VIO论文，18年的wacv论文，PIVO:ProbabilisticInertial-VisualOdometryforOcclusion-RobustNavigation，17年的InertialOdometryonHandheldSmartphones.5.2017年，msckf组，Edge-basedvisual-inertialodometry.
我们使用一种预测的交叉模态标准，类似于“自我监督”，测量不同时间的光度一致性、前后姿态一致性以及与稀疏点云的几何兼容性。.本文提出了第一个视觉惯性+深度数据集，我们希望这将有助于进一步探索视觉和惯性传感器的互补优势。.为了将我们的...
VINS-Mono论文学习与代码解读——目录与参考港科大的VINS-Mono作为目前stateoftheart的开源VIO项目，是研究视觉与IMU融合的必读算法。本人将在学习之余逐步整理自己对算法的论文和实现的相关解读，欢迎大家一起讨论。
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学院『从零开始手写VIO』课程中,主讲教师贺一家博士从综述、经典VIO系统、VIO初始化、VIO一致性、残差模型构建、传感器融合等6大类,为大家整理了近几年VIO领域的经典论文。VIO综述...
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