关键概念
- 紧耦合与松耦合 — 视觉与惯性测量的联合优化对比独立优化
- 基于滤波与基于优化 — EKF方法对比非线性优化(BA)
- IMU预积分 — 在关键帧之间对IMU测量值进行积分(Lupton 2012；流形上的表述: Forster 2015)
- IMU噪声模型 — 偏置(bias)、随机游走、艾伦方差(Allan variance)
- 可观测性 — VIO中存在4个不可观测自由度(3自由度全局平移+偏航角)；在匀加速运动下尺度也变得不可观测
- 已部署的VIO系统 — 商业XR产品(Meta Quest、ARKit/ARCore)是部署量最大的VIO系统 — 值得作为案例研究
基础
| 资料 | 作者/年份 | 关键概念 |
|---|---|---|
| 惯性导航导论(Introduction to Inertial Navigation) | Woodman 2007 | IMU基础知识、坐标系、误差来源 — 必备前置知识 |
| 流形上的IMU预积分 | Forster 2015 | 流形上的预积分，无需重新积分即可修正偏置 |
| 用于误差状态卡尔曼滤波的四元数动力学 | Solà 2017 | 四元数数学、误差状态表述 |
基于滤波
| 系统 | 作者/年份 | 关键概念 |
|---|---|---|
| MSCKF | Mourikis 2007 | 多状态约束卡尔曼滤波，状态中不含地标点的高效VIO |
| ROVIO | Bloesch 2015 | 机体中心式VIO(Robocentric VIO)，直接光度跟踪+EKF |
| OpenVINS | Geneva 2020 | 开源MSCKF，模块化，可扩展 |
基于优化
| 系统 | 作者/年份 | 关键概念 |
|---|---|---|
| OKVIS | Leutenegger 2015 | 基于关键帧、紧耦合、滑动窗口优化 |
| VINS-Mono | Qin 2018 | 紧耦合，重定位，回环检测，位姿图优化 |
| VI-DSO | von Stumberg 2018 | 直接法稀疏VIO，动态边缘化，光度误差 |
| VINS-Fusion | Qin 2019 | 立体+GPS融合扩展 |
| maplab | Schneider 2018 | 多会话视觉惯性建图框架 |
| Kimera-VIO | Rosinol 2020 | Kimera流水线的快速VIO前端，无结构视觉因子(structureless vision factors) |
| Basalt | Usenko 2020 | 边缘化先验的非线性因子恢复(NFR)，视觉惯性里程计+建图 |
| ORB-SLAM3 | Campos 2020 | VIO模式，多地图，IMU初始化 |
| DM-VIO | von Stumberg 2022 | 直接法(基于DSO)单目VIO，延迟边缘化，用于IMU初始化的位姿图BA |
| OKVIS2 | Leutenegger 2022 | 多会话，改进的边缘化 |
| AirVO | Xu 2023 | 点线特征VIO，光照鲁棒 |
| OKVIS2-X | Boche & Leutenegger 2025 | 多传感器SLAM(视觉+惯性+深度+LiDAR+GNSS)，稠密体素占据地图，大规模场景(9公里+)分块建图，EuRoC/Hilti22 SOTA |