南山二毛
南山二毛

VIO学习研究笔记

惯性导航预备知识

1.惯性导航基本模型和思想
2.导航坐标系
3.IMU状态模型
4.IMU运动模型和观测模型
5.旋转向量求导，单位四元数
6.IMU观测噪声模型
7.科氏加速度
8.高斯白噪声和随机游走模型
9.ECEF参考坐标系下的观测模型以及ECI参考坐标系下的观测模型
10.IMU状态估计误差模型

视觉和IMU融合方式

1.基于滤波和基于优化
2.松耦合模型和紧耦合模型

预积分

1.使用欧拉积分得到的运动方程的离散形式
2.通过预积分得到IMU的测量模型。

相机标定

相机标定的目的是获取两个传感器坐标系之间的空间关系和数据延迟，是VIO系统工作的前提工作。相机-IMU标定可以看成状态估计的逆过程，标定是通过标定板获取每个时刻的精确运动状态，计算出模型参数（坐标系间旋转位移、时间延迟、IMUbias），而运动估计则是在已知两个传感器坐标系间的模型参数，估计每个时刻的运动状态。
现有的标定库：ethz-asl 的Camera IMU calibration
后面会写一个自己的总结。

相机的内参标定使用ROS自带相机标定工具，可以实现在线标定。
IMU内参（陀螺仪加速度计的噪声参数）标定ethz-asl 的Kalibr 也给了一些说明。

开源框架

VIO目前实现比较好的有
科大的

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