手写VIO教程：第5节-滑动窗口算法详解与实践

本资源是一份关于视觉惯性导航(VIO)的详细教程，重点讲解了"从零开始手写vio"的第五节内容，即"后端优化实践：逐行手写求解器"。该部分由贺一家、高翔和崔华坤三位作者于2019年7月14日撰写，针对视觉里程估计(VSLAM)中的关键算法进行了深入探讨。 首先，章节回顾了非线性最小二乘求解在VIO中的应用，这是VIO后端优化的核心技术之一。最小二乘求解是寻找数据残差平方和最小的参数估计方法，其基本流程包括构建图模型、计算雅可比矩阵J以及逆协方差矩阵Σ。通过高斯牛顿法，求解者需要解一个最小化残差的优化问题，如方程(1)至(3)，其中(2)和(3)分别表示高斯牛顿方程的矩阵形式，用于求解参数变化Δξ。 接着，作者介绍了在SLAM问题中如何利用舒尔补来加速求解过程。当问题变得非常大且密集时，直接解出H−1b会消耗大量计算资源。舒尔补策略正是利用SLAM问题的稀疏性，通过分解信息矩阵，如公式(4)所示，将其转化为下三角形式，极大地简化了求解步骤，降低了计算复杂度。 这部分内容对理解VIO的后处理优化，特别是如何在实际环境中高效处理传感器数据和进行位置估计至关重要。对于自动驾驶、机器人导航等领域的工程师和研究人员来说，掌握这种求解器的实现原理和技术细节，有助于提升系统的稳定性和实时性能。学习者可以通过这个章节进一步掌握如何编写自己的VIO求解器代码，以适应不同的应用场景。