VINS-Mono：从理论到实践——代码解析与优化细节

本文档是关于VIO (Visual-Inertial Odometry) 和VINS (Visual-Inertial Navigation System) 的技术文档，主要探讨了VIO系统中的图像和IMU预处理、初始化、后端非线性优化、前端视觉处理、初始化、边缘化、闭环检测与优化等关键环节。文档详细阐述了各个步骤的技术细节，包括预积分理论、非线性优化的目标函数和约束条件、特征点检测与跟踪、边缘化策略以及闭环优化逻辑。 在后端优化部分，文档提到了状态向量的定义，它通常包含相机和IMU的位姿、速度、加速度偏置等信息。目标函数是优化过程的核心，旨在最小化视觉和IMU数据之间的残差。IMU约束涉及到IMU的预积分，利用连续和离散形式的误差动力学方程来估计姿态和速度。视觉约束则依赖于特征点匹配，通过解决PnP问题和视觉初对齐来实现。 在后端优化后的变量更新中，文章指出在滑窗优化时，第一帧的位姿并不固定，而是作为一个优化变量进行调整。由于yaw（偏航角）是不可观测的，优化后会将其旋转回初始状态。这有助于保持系统的稳定性。 丢失后多地图融合的策略描述了当系统丢失跟踪后，如何从丢失位置重新初始化，修正相机的Pose为上一次校正漂移后的状态，并清除posegraph中的漂移信息，确保系统能够正确地继续导航。 此外，文档还涉及了闭环检测和重定位的过程，包括构建闭环关键帧数据库和执行闭环优化，以修正长期漂移。闭环检测通常基于特征点匹配，而重定位则是为了找到最佳的重叠区域以融合旧地图和新地图的信息。 边缘化（Marginalization）和First Estimate Jacobian (FEJ)是提高系统稳定性和减少计算复杂性的关键技术。边缘化通过对部分变量进行处理，将其影响纳入其余变量的不确定性中，从而简化系统。FEJ用于减少每次优化所需的计算量。 这份文档提供了VIO和VINS系统实现的深入见解，涵盖了从数据预处理到系统优化的各个环节，对于理解和开发这类系统具有重要的参考价值。