感謝：紫薯蘿蔔
vio演算法的核心在後端，不管是優化的方法還是濾波的方法，都是靠後端的緊耦合融合獲得較高的vio精度，為了節省計算量一般前端都會做得很簡單，基本都是fast、harris等角點加lk光流跟蹤（s-msckf中使用的fast角點，vins_mono中使用的goodfeaturetotrack）。如果計算資源充裕的話，也可以換成orb、surf、sift等描述子特徵，精度應該會有所提公升。
這裡以s-msckf中的雙目特徵跟蹤為例進行介紹，單目特徵跟蹤步驟很類似，可以參照vins-mono中的前端實現。
s-msckf前端主要步驟：
這裡實現時需要注意的細節是左右圖的特徵點是成對出現的，所以對於那些在右圖中跟蹤失敗的點，在左圖特徵點會被刪除。
特徵跟蹤流程中的跟蹤主要有兩種：前後幀跟蹤和左右圖跟蹤，二者都是呼叫lk光流。區別在於前後幀跟蹤用了imu估計相機旋轉來**特徵點初值，左右圖跟蹤用的相機外參，而且左右圖跟蹤還加了極線約束，所以左右圖匹配準確性更高。
收集前後兩幀之間所有的imu資料，計算平均角速度
對於前一幀特徵點
s為尺度，d為特徵點深度，這樣做肯定會有誤差，但這只是**特徵點的初始位置，後面會有lk光流來對位置進行refine）因為假設所有特徵點都在深度為1的normalize平面，所以可以直接計算homography，
呼叫opencv中的calcopticalflowpyrlk進行跟蹤。
由於特徵點深度未知，同樣假設特徵點在normalize平面，計算
呼叫opencv中的calcopticalflowpyrlk進行跟蹤。
左右圖跟蹤中由於
設前後兩幀的特徵點匹配對為
根據叉乘性質對公式進行變換
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