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标题以下，全是干货

一、本系列概述

本系列旨在对前一阶段学习vins-mono开源框架的总结。结合暑假秋招之前报名的深蓝学院的《从零开始手写VIO》课程，本系列文章将从VIO原理以及开源代码分析两部分进行详细介绍。

提升代码能力最好的办法就是从头到尾撸开源框架，这种体验是单纯推导公式体会不到的。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.03852.pdf

源代码地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono

为什么要用VIO（视觉惯性里程计）？

1）单纯视觉：

缺点: 尺度不确定性、单目纯旋转无法估计、快速运动易丢失、受图像遮挡运动物体干扰。

优点：不产生漂移、直接测量旋转与平移。

2）单纯IMU：

缺点：零偏导致漂移、低精度IMU积分位姿发散优点：快速响应、可估计绝对尺度、角速度估计准确。

3）结合视觉+IMU：可用视觉弥补IMU的零偏，减少IMU由于零偏导致的发散和累计误差，IMU可为视觉提供快速响应的定位。

融合方案：

• 松耦合：将 IMU 定位与视觉的位姿直接后处理融合，融合过程对二者本身不产生影响，典型方案为卡尔曼滤波器

• 紧耦合：融合过程本身会影响视觉和 IMU 中的参数（如 IMU 的零偏和视觉的尺度）典型方案为 MSCKF 和非线性优化。

VINS-Mono贡献：

• 一个紧耦合、基于优化的单目视觉惯性里程计，具有相机-IMU外部校准和IMU偏置估计。

• 基于有界滑动窗口迭代进行估计。

• 基于滑动窗口里的关键帧维持视觉结构，基于关键帧之间的IMU进行预积分维持惯性测量。

• 鲁棒性：未知状态的初始化、相机和IMU外参数的在线标定、球面不统一重投影误差、回环检测、四自由度位姿图优化（三位置和航向）

二、本系列文章目录

本系列共分为12部分，对应系统的4大部分：图像和IMU预处理、初始化、后端滑动窗口优化、闭环检测和优化。

目录
1	VINS-mono 论文解读（IMU预积分+Marg边缘化）
2	VINS-Mono   代码详细解读——视觉跟踪   feature_tracker
3	VINS-Mono 代码详细解读——Estimator_node.cpp
4	VINS-Mono   代码详细解读——基础储备：IMU预积分的残差、Jacobian和协方差 processIMU()+intergrationBase类+imu_factor.h
5	VINS-Mono 代码详细解读——基础储备：feature_manager.cpp
6	VINS-Mono   代码详细解读——基础储备：外参标定   InitialEXRotation类
7	VINS-Mono 代码详细解读——基础储备：外参标定 InitialEXRotation类
8	VINS-Mono   代码详细解读——初始化2：视觉惯性松耦合初始化 estimator.cpp/visualIntialAlign()
9	VINS-Mono 理论详细解读——紧耦合后端非线性优化 IMU+视觉的残差residual、Jacobian、协方差、基于舒尔补的边缘化
10	VINS-Mono   代码详细解读——基于滑动窗口的紧耦合后端非线性优化 optimization()
11	VINS-Mono 代码详细解读——回环检测与重定位、四自由度位姿图优化
12	实操：用imu_utils标定IMU，之后用于kalibr中相机和IMU的联合标定

三、VINS-Mono框架与代码总览

Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法，用紧耦合的方法，通过单目+IMU恢复出尺度，效果非常棒。

VINS的功能模块可包括五个部分：数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测及闭环优化。代码中主要开启了四个线程，分别是：前端图像跟踪、后端非线性优化（其中初始化和IMU预积分在这个线程中）、闭环检测、闭环优化。

1 图像和IMU预处理

• 图像：提取图像Harris角点，金字塔光流跟踪相邻帧，RANSAC去除异常点，最后将跟踪到的特征点push到图像队列中，并通知后端进行处理。

• IMU：1）IMU积分，得到PVQ 位置、速度、旋转，2）计算在后端优化中将用到的相邻帧的预积分增量，3）计算预积分误差的Jacobian矩阵和协方差。

2 初始化

• SFM纯视觉估计滑动窗所有帧的位姿和3D路标点逆深度

• SFM与IMU预积分松耦合，对齐求解初始化参数。

3 后端滑动窗口优化：将视觉约束、IMU约束和闭环约束放在一个大的目标函数中进行非线性优化，求解滑动窗内所有帧的PVQ、bias

4 闭环检测和优化：DBow进行闭环检测，检测成功后重定位，最后对整个相机轨迹进行闭环优化。

代码的文件目录

1、ar_demo：一个ar应用demo

2、benchmark_publisher：接收并发布数据集的基准值

3、camera_model

   calib：相机参数标定

   camera_models：各种相机模型类

   chessboard：检测棋盘格

   gpl

   sparse_graph

   intrinsic_calib.cc：相机标定模块main函数

4、config：系统配置文件存放处

5、feature_trackers：

   feature_tracker_node.cpp ROS 节点函数，回调函数

   feature_tracker.cpp 图像特征光流跟踪

6、pose_graph：

   keyframe.cpp 关键帧选取、描述子计算与匹配

   pose_graph.cpp 位姿图的建立与图优化

   pose_graph_node.cpp ROS 节点函数，回调函数，主线程

7、support_files：帮助文档、Bow字典、Brief模板文件

8、vins_estimator

   factor：实现IMU、camera等残差模型

   initial：系统初始化，外参标定，SFM

   utility：相机可视化，四元数等数据转换

   estimator.cpp：紧耦合的VIO状态估计器实现

   estimator_node.cpp：ROS 节点函数，回调函数，主线程

   feature_manager.cpp：特征点管理，三角化，关键帧等

   parameters.cpp：读取参数

四、结语

本系列将主要介绍VIO（视觉惯性里程计）的主要应用，带你从头开始研读VIO中的代表作——VINS-Mono的论文和代码。我相信经过一系列文章的学习之后，我们将加深对多传感器融合算法、视觉里程计等算法的理解。同时，也将为VR、AR等3D应用打下坚实基础。敬请期待！获取VINS-Mono的论文原文，可关注公众号留言或扫描下方个人微信。

参考文献：

1、VINS-Mono论文学习与代码解读——目录与参考 （https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/85793998）

2、https://blog.csdn.net/wangshuailpp/article/details/78461171

3、https://github.com/StevenCui/VIO-Doc

目标检测系列

• 秘籍一：模型加速之轻量化网络

• 秘籍二：非极大值抑制及回归损失优化

• 秘籍三：多尺度检测

• 秘籍四：数据增强

• 秘籍五：解决样本不均衡问题

• 秘籍六：Anchor-Free

语义分割系列

• 一篇看完就懂的语义分割综述

• 最新实例分割综述：从Mask RCNN 到 BlendMask

面试求职系列

• 决战春招！算法工程师面试问题及资料超详细合集

一起学C++系列

• 内存分区模型、引用、函数重载

竞赛与工程项目分享系列

• 如何让笨重的深度学习模型在移动设备上跑起来

• 基于Pytorch的YOLO目标检测项目工程大合集

• 点云配准领域全面资料、课程、数据集合集分享

• 10万奖金天文数据挖掘竞赛！0.95高分Baseline分享

• 目标检测应用竞赛：铝型材表面瑕疵检测

SLAM系列

• 视觉SLAM前端：视觉里程计和回环检测

• 视觉SLAM后端：后端优化和建图模块

• 视觉SLAM中特征点法开源算法：PTAM、ORB-SLAM

• 视觉SLAM中直接法开源算法：LSD-SLAM、DSO

视觉注意力机制系列

• Non-local模块与Self-attention之间的关系与区别？

• 视觉注意力机制用于分类网络：SENet、CBAM、SKNet

• Non-local模块与SENet、CBAM的融合：GCNet、DANet

• Non-local模块如何改进？来看CCNet、ANN