视觉惯性里程计在算法上能有哪些创新

视觉惯性里程计在算法上可以有以下创新：

1. 深度学习：利用深度学习算法对图像进行处理和分析，提高视觉惯性里程计的精度和鲁棒性。

2. 多传感器融合：将视觉传感器和惯性传感器进行融合，利用两种传感器互补的优势来提高里程计的精度和稳定性。

3. 基于SLAM的优化：采用基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的优化算法，通过对视觉惯性里程计数据的优化来提高精度和鲁棒性。

4. 端到端学习：采用端到端学习的方法，直接从原始图像和惯性传感器数据中学习里程计模型，避免了传统方法中需要手动提取特征的过程。

5. 基于跟踪的方法：采用基于跟踪的方法，通过对场景中的特征点进行跟踪，来推测相机的运动和位置，从而实现里程计测量。这种方法可以减少计算量，提高效率和精度。