我觉得对双目VIO+无人机，单单靠VIO这边输出很好的位置信息还是不够的，无人机这边还是需要做做滤波，比如防止跳变什么的，保证无人机的稳定。

我觉得对双目VIO+无人机，单单靠VIO这边输出很好的位置信息还是不够的，无人机这边还是需要做做滤波，比如防止跳变什么的，VIO可能跳变的，无人机这边需要做到，就算VIO出来的数据很差很不稳定，无人机也能保证相对稳定，所以这不是单单VIO的工作，无人机这边的工作也需要做好，我们不能单单弄VIO这么一遍，一个劲只优化VIO算法，无人机的鲁棒性稳定性也很重要，就像车子上面放VIO,VIO数据再差车子也没事的对不对，无人机这边做一定的滤波等等的处理也是非常重要的。

 

也是ACfly给我的启示

 

无人机需要依赖传感器，但也不能完全依赖传感器。所以要做出一个稳定的无人机VIO，单单弄VIO这边是不够的，无人机这边也需要做一定的处理，特别是后面你不用T265了，自己用摄像头，自己处理图像数据，这个时候，对无人机的稳定性要求更高了，对吧。

 

就算VIO大机动发散了，你无人机能不能不会特别飘，反而能反过来让摄像头VIO的数据稳定下来，这样就比较好，而不是VIO发散，无人机也飘，反过来加重VIO的发散，变成恶性循环，加速震荡。

 

因为其实VIO已经做得很不错 ，你无人机震动对它造成影响，这种影响又反过来作用于无人机，你无人机要是不能抑制住这种影响，那就发散震荡了对吧。所以无人机要有很好的稳定性和鲁棒性。这样才能发挥出VIO真正的能力，其实VIO已经做得不错了，

需要一个真正稳定的无人机，这样才能发挥出真正的VIO，很多时候不是VIO不行，是无人机不行，稳定的无人机才能发挥出VIO真正的性能。所以我觉得结合其他传感器一起也没什么的，让VIO在发散的时候无人机也能及时止住。你是想测试VIO，但是现在的问题是VIO其实已经很不错了，是无人机不够稳定。人家光流传感器也没说直接用的要光流融合。你要真正测试VIO，用车子测试够了。你要实现无人机VIO，那就得看整体效果，而不是盯着VIO。多传感器反而可能能够更好发挥出VIO的性能。

你就算室内起飞，窗帘跟着动，也不怕，对吧。

 

单纯你要测试VIO不需要无人机，除非你想单独弄个适合无人机高频VIO。

 

如果写论文的话，可能追求更定量的分析，通过模拟仿真，这种VIO方法配合无人机比那种提高了那么一点点。

APM的 或者PX4的话你几乎没法去自己改动优化源码。