orbslam3的惯性公式推导

ORB SLAM3中的惯性公式推导主要包括几个步骤：
1. IMU预积分理论推导：这一部分主要介绍了ORB SLAM3中使用的IMU预积分方法，包括预积分项、噪声分析、更新和残差等。
2. IMU初始化（视觉惯性联合初始化）：在ORB SLAM3中，视觉和惯性数据的融合是一个松耦合的过程。在这一阶段，将准确的视觉数据和快速的IMU数据相结合，包括陀螺仪偏置标定和尺度恢复等步骤。
3. 紧耦合优化模型：这部分是ORB SLAM3中的优化模型，其中包括建立预估状态向量、加速度计偏置标定和尺度重力加速度优化等。通过最小二乘方法求解超定方程，优化重力加速度的方向和加速度计偏置。

总的来说，ORB SLAM3的惯性公式推导涵盖了IMU预积分理论推导、IMU初始化和紧耦合优化模型等步骤。这些步骤使得ORB SLAM3能够有效地利用视觉和惯性数据进行定位和建图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ORB SLAM3系统初始化](https://blog.csdn.net/He3he3he/article/details/125583617)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [[转]ORB_SLAM2视觉惯性紧耦合定位算法详解](https://blog.csdn.net/unlimitedai/article/details/96562895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]