VINS-Mono: 公式推导与代码解析

"该资源是高洪臣编写的关于VINS-Mono的论文公式推导与代码解析，主要探讨了单目视觉惯性里程计（Monocular Visual-Inertial Odometry，VIO）中的关键技术和算法，包括前端视觉处理、IMU预积分、初始化、后端优化、重定位以及全局位姿图优化等。" 本文首先介绍了VINS-Mono的基本概念，它是一种基于非线性图优化的、紧密耦合的、滑动窗口式的单目视觉惯性里程计方法，其目标是通过实时的传感器数据融合实现高精度的定位。 在测量预处理部分，文章详细讲解了前端视觉处理流程，包括简单的特征处理管道、自适应直方图均衡化（cv::CLAHE）来增强图像对比度，以及利用掩模处理使特征点在图像中均匀分布，最后通过OpenCV的`cv::goodFeaturesToTrack`函数提取Harris角点作为视觉特征。 接着，文章深入探讨了IMU预积分，这是VIO系统中至关重要的环节。IMU测量方程描述了IMU传感器如何提供加速度和角速度信息，预积分方程则用于融合连续的IMU测量，减少传感器噪声影响。误差状态方程则用于描述系统状态与实际测量之间的差异。 在初始化阶段，论文详细阐述了相机与IMU之间相对旋转的计算、IMU可观性的检测，以及相机初始化（仅视觉的SFM）和视觉与IMU的对齐过程。其中，陀螺仪Bias的标定、初始速度、重力向量和尺度因子的估计，以及优化重力的步骤都被详尽地解析。 后端优化部分主要讨论了紧耦合的优化策略，包括基于IMU和视觉测量的残差，时间校准，以及边缘化技术。边缘化是保持系统效率的关键，通过Schur补和First Estimate Jacobian来实现。 重定位部分涉及循环闭合检测、特征匹配和紧密耦合的重新定位算法，确保在出现环路时能修正累积误差。 最后，论文还提到了全局位姿图优化的重要性，并对单目视觉惯性SLAM的一些特点进行了评论。 这份资源是学习VINS-Mono及其算法实现的宝贵资料，涵盖了从传感器数据预处理到系统优化的全过程，对于理解单目视觉惯性导航系统的运作原理和技术细节具有很高的参考价值。