局部传感器(如相机，IMU，激光雷达等)被广泛应用于建图和定位算法。尽管这些传感器能够实现良好的局部定位和局部建图效果，但是这些传感器只能提供局部观测，限制了其应用场景。第一个问题是局部观测数据缺乏全局约束，第二个问题是基于局部观测的估计算法必然存在累计漂移。 相比于局部传感器，全局传感器(如GPS，气压计和磁力计等)可以提供全局观测。这些传感器使用全局统一坐标系，并且输出的观测数据的方差不随时间累计而增加。但这些传感器也存在一些问题，导致无法直接用于精确定位和建图。 因此，一个简单而直观的想法是将局部传感器和全局传感器结合起来，以达到局部精确全局零漂的效果。这也就是VINS Fusion的核心内容

。VINS Fusion是一种基于视觉和惯性传感器融合的SLAM技术，旨在解决局部传感器和全局传感器在定位和建图过程中的限制。VINS Fusion通过融合局部传感器和全局传感器的数据，实现了高精度的定位和地图构建。

具体来说，VINS Fusion使用双目相机和IMU进行局部观测，同时使用GPS、气压计和磁力计等全局传感器进行全局观测。VINS Fusion通过对局部观测和全局观测的数据进行融合，来实现高精度的定位和地图构建。在局部观测和全局观测数据的融合过程中，VINS Fusion使用因子图优化的方法，对机器人的位姿和地图进行联合优化，以实现高精度的定位和地图构建。

VINS Fusion的优点是可以利用全局传感器提供的全局约束信息，从而降低定位和建图过程中的累计误差和漂移，并且可以利用局部传感器提供的高精度局部观测数据，提高定位和建图的精度和鲁棒性。VINS Fusion在无人驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域有广泛的应用。

总之，VINS Fusion是一种高效、精确的SLAM技术，通过融合局部传感器和全局传感器的数据，实现了高精度的定位和地图构建。