キーコンセプト
- 密結合対疎結合 — 視覚情報と慣性情報を同時に最適化するか、個別に最適化するか
- フィルタベース対最適化ベース — EKFアプローチ対非線形最適化(BA)
- IMUプリインテグレーション — キーフレーム間でIMU観測値を積分する手法(Lupton 2012;多様体上での形式化: Forster 2015)
- IMUノイズモデル — バイアス、ランダムウォーク、Allan分散
- 可観測性 — VIOには観測不能な4自由度が存在する(3自由度のグローバル並進+ヨー角);等加速度運動下ではスケールも追加的に観測不能になる
- 実運用されているVIO — 商用XRスタック(Meta Quest、ARKit/ARCore)は最も広く展開されているVIOシステムであり、ケーススタディとして学ぶ価値がある
基礎
| リソース | 著者/年 | キーコンセプト |
|---|---|---|
| Introduction to Inertial Navigation | Woodman 2007 | IMUの基礎、座標系、誤差要因 — 必須の前提知識 |
| IMU Preintegration on Manifold | Forster 2015 | 多様体上でのプリインテグレーション、再積分不要のバイアス補正 |
| Quaternion kinematics for error-state KF | Solà 2017 | クォータニオンの数学、誤差状態表現 |
フィルタベース
| システム | 著者/年 | キーコンセプト |
|---|---|---|
| MSCKF | Mourikis 2007 | Multi-State Constraint KF、状態にランドマークを持たない効率的なVIO |
| ROVIO | Bloesch 2015 | ロボット中心のVIO、直接輝度トラッキング+EKF |
| OpenVINS | Geneva 2020 | オープンソースのMSCKF、モジュール式、拡張可能 |
最適化ベース
| システム | 著者/年 | キーコンセプト |
|---|---|---|
| OKVIS | Leutenegger 2015 | キーフレームベース、密結合、スライディングウィンドウ最適化 |
| VINS-Mono | Qin 2018 | 密結合、リローカリゼーション、ループクロージング、ポーズグラフ最適化 |
| VI-DSO | von Stumberg 2018 | 直接疎VIO、動的マージナライゼーション、輝度誤差 |
| VINS-Fusion | Qin 2019 | ステレオ+GPS融合の拡張 |
| maplab | Schneider 2018 | マルチセッション視覚慣性マッピングフレームワーク |
| Kimera-VIO | Rosinol 2020 | Kimeraパイプライン向けの高速VIOフロントエンド、structureless視覚ファクター |
| Basalt | Usenko 2020 | マージナライゼーション事前分布の非線形ファクター復元(NFR)、視覚慣性オドメトリ+マッピング |
| ORB-SLAM3 | Campos 2020 | VIOモード、マルチマップ、IMU初期化 |
| DM-VIO | von Stumberg 2022 | 直接法(DSOベース)のモノキュラVIO、遅延マージナライゼーション、IMU初期化のためのポーズグラフBA |
| OKVIS2 | Leutenegger 2022 | マルチセッション、改良されたマージナライゼーション |
| AirVO | Xu 2023 | 点・線VIO、照明変化にロバスト |
| OKVIS2-X | Boche & Leutenegger 2025 | マルチセンサーSLAM(視覚+慣性+深度+LiDAR+GNSS)、高密度な体積占有地図、大規模環境向けのサブマッピング(9km以上)、EuRoC/Hilti22でSOTA |