ROVIO视觉-IMU融合SLAM算法详解：EKF预测与更新过程

ROVIO论文推导及代码解析深入讲解了一种基于EKF (Extended Kalman Filter) 的视觉惯性SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）框架，该框架由崔华坤于2018年10月发布。论文的核心内容围绕以下几个部分展开： 1. **状态向量预测与更新**： - **状态向量均值预测**：利用IMU数据（gyro和acceleration）来预测下一时刻的状态向量均值（𝑥_−），作为预测模型的先验估计。 - **状态向量协方差预测**：同样处理协方差的预测，即预测预测误差的不确定性，以便后续的滤波过程。 - **卡尔曼增益**：计算过程中关键的一环，它平衡了来自IMU和视觉传感器的信息，调整状态向量的更新权重。 2. **状态向量更新**： - **状态向量均值更新**：视觉数据（光度误差）用于纠正IMU预测的偏差，通过观测方程更新状态向量的均值（𝑥_+）。 - **状态向量协方差更新**：结合视觉信息和卡尔曼增益，对协方差矩阵进行更新，反映观测后的状态不确定性。 3. **路标点参数化**：论文的独特之处在于使用bearingvector和逆深度这两个参数来表示路标点，而非传统的全局坐标。这种方式允许在IMU预测阶段对路标点进行预估，减少视觉阶段的计算负担，并避免了某些不可观状态量的问题。 4. **IMU预测与视觉更新流程**： - IMU预测阶段包括状态向量的预测、协方差的预测以及Warping Matrix的更新，后者用于图像的坐标变换。 - 视觉更新阶段则依赖于新图像，通过光度误差方程、G-N求解等步骤来校准状态向量和协方差。 5. **辅助推导**：论文还提供了运动方程的雅可比矩阵、bearingvector连续运动方程和Warping Matrix预测的推导，这些都是算法实现背后的数学基础。 通过以上内容，ROVIO方法优化了视觉惯性SLAM的计算效率和稳定性，尤其是在处理复杂的路标点表示和状态更新策略上，使得系统能够在实时环境中有效地工作。