high-precision, consistent ekf-based visual- inertial odometry

高精度、一致的基于EKF的视觉惯性里程计（VO）是一种融合了视觉和惯性测量的定位和导航技术。它利用摄像头和惯性传感器的数据来实现对位置和姿态的精准估计。EKF (Extended Kalman Filter) 是一种常用的状态估计方法，通过不断地对系统状态进行更新和修正，可以提高位置和姿态估计的一致性和精度。

高精度的VO需要对视觉和惯性数据进行精确的融合，以确保对位置和姿态的准确估计。在VO中，视觉数据通常用于提取地标和特征点的信息，而惯性数据主要用于估计加速度和角速度。因此，综合利用两者的信息，可以提高定位和导航的准确性。

此外，EKF作为一种用于状态估计的滤波器，可以不断地修正系统的状态估计，从而提升VO的一致性和精度。通过对系统动力学模型和测量模型的连续线性化和更新，EKF可以有效地处理系统中的噪声和误差，提高VO的稳健性和鲁棒性。

因此，高精度、一致的基于EKF的视觉惯性里程计技术可以在无人车、无人机等领域发挥重要作用，为定位和导航提供更精准的解决方案。同时，它也可以应用于室内导航、增强现实等领域，为用户提供更好的定位和导航体验。