vins是今年剛開源的vio系統，跑了資料集效果挺好的，所以看了*****和**。
github：
1、影象獲取(feature_tracker節點)
a) 通過直方圖均勻化的方法使得原本過亮或過暗的影象能夠提取更多的特徵點
b) 用harris角點為特徵，採用klt光流法對影象進行跟蹤，從而實現特徵的匹配
這裡光流法有乙個特點：只跟蹤前一幀已知的特徵點，所以不會存在第1幀和第3幀有某個特徵點，而第2幀沒有這個特徵點的情況。所以程式中的feature管理就很好的利用了這一點，去找每個特徵點在每乙個幀上出現的情況
c)用pub_this_frame作為標誌，以10hz的頻率向estimator節點傳送點雲內容，這裡每一幀傳送的影象包含足夠多的特徵點(150個角點)
d)向estimator發布的點雲內容包括：
1)特徵點在相機座標系的歸一化座標
2)相機id號
3)特徵點的id號
1、imu預積分（**中用的是mid-point方法，也就是用平均值代替整個時間範圍內的值）
作用：1)通過分段的積分，減少漂移
2)如果長期積分，那麼在通過影象對pose矯正之後需要重新修改imu位姿，這就很麻煩
3)將重力加速度g提取到了積分外面，減少了計算量
a) 位姿、速度的傳遞
b)協方差和雅克比矩陣傳遞
假設：測量量p、v、θ服從高斯正態分佈；漂移量ba、bw服從高斯遊走分布（高斯遊走分布：前後時刻的值的差服從正態分佈）。
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參考文獻：technical report: vins-mono: a robust and versatile monocular visual-inertial state estimator
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