小觅智能 | VINS 学习笔记（持续更新中）
VINS-Mono与VINS-Mobile：深度解析与最新进展
沈劭劼老师在香港科技大学开发的VINS-Mono和VINS-Mobile，是单目视觉惯性导航SLAM领域的瑰宝。2017年，这一创新成果在《IEEE Transactions on Robotics》上发表，随后凭借杰出论文荣获iROS 2018最佳学生论文奖。VINS巧妙结合优化和滑动窗口技术，构建了IMU预积分的紧密耦合框架，实现自动初始化、在线外参标定、重定位与全局位姿图优化，堪称视觉与IMU融合的典范。
VINS-Mono作为单目视觉惯性系统的核心实时SLAM框架，其定位精度可与OKVIS比肩，而初始化和闭环检测过程更为完善和稳定。该算法在Linux平台上运行，与ROS无缝集成，广泛应用于自主无人机的导航控制和增强现实应用，其iOS版本由沈老师开源，代码清晰易懂，值得深入研究：[VINS-Mono论文](https://arxiv.org/pdf/1708.03852.pdf)。
VINS的整体架构，前沿而精巧。前端采用KLT跟踪算法，后端则依托滑动窗口优化（Ceres库）和DBoW回环检测，分为五个核心模块：
- 测量值预处理：处理图像追踪与IMU数据预积分；
- 初始化：视觉与惯性传感器的联合初始化；
- 局部BA与重定位：基于滑动窗口的实时优化模型；
- 全局图优化：专注于优化全局位姿；
- 回环检测：确保定位的准确性和鲁棒性。
选择“视觉+IMU”融合策略，是因为单一传感器在特定环境（如玻璃、白墙）下可能失效，而多传感器互补可以弥补不足，为机器人提供更稳定且精确的定位解决方案。小觅双目摄像头采用“双目+惯导+结构光”融合，利用IMU的短期高精度和视觉的场景适应性，确保在各种场景下都能提供卓越的定位能力。
卜小乂总结说，视觉与IMU的融合优势显著：提高输出频率、增强鲁棒性、消除积分漂移、校正偏移，以及解决单目尺度问题。小觅双目摄像头的标准版已成功验证在VINS上的性能，其简洁高效的架构适合快速上手，如VINS-Fusion的视频实测：[VINS-Fusion实测](https://www.zhihu.com/video/1072073493293854720)。
VINS-Fusion作为VINS-Mono的扩展，支持多种传感器组合，具备在线空间和时间校准、循环闭合等特性，为无人机、汽车和AR/VR应用提供精准定位。随着VIO在移动设备上的普及，VINS-Fusion预示着未来小型化和低成本化SLAM的广阔前景。
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