VIO: 视觉与IMU信息融合方案

编程入门行业动态更新时间:2024-10-23 09:24:37

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VIO: 视觉与IMU信息融合方案

VIO即视觉惯性里程计，是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法。VIO不仅能够弥补纯视觉SLAM本身无法克服的缺陷，例如尺度问题、累计误差等缺陷，是一种低成本、高性能的导航方案。目前，VIO在无人机、机器人、AR/VR等领域得到了广泛的落地应用，毕竟VIO的理论框架已经相对较为成熟了，接下来就是工程上的问题。

那么，VIO的知识掌握到什么程度，才能满足企业需求呢？

（1）VIO的基础知识扎实

基础知识扎实，既要求候选人对视觉与IMU融合框架熟悉，还要求掌握预积分、滑动窗口滤波算法、边缘化、BA等原理及推导。

（2）工程能力

在 VO 和 VIO 问题中，工程上要求快速、稳定地求解。我们平时通常习惯性地直接调用开源Ceres求解器来求解BA问题，但Ceres 求解默认仅支持 double 类型，如果用 float 类型会有失败的情况。站在工程的角度，float类型的求解速度要比double类型快，所以只会调用Ceres库并不能满足工程需求。

如何同时学习基础知识以及培养工程能力呢？

贺一家博士（白巧克力亦唯心）与高翔博士（视觉SLAM十四讲）联合推出的『从零开始手写VIO』线上课程，可能适合你。

课程重点讲解了预积分、滑动窗口滤波算法、边缘化、优化等重要原理和过程，抓住VIO的主线详细介绍了系统各个模块的内容，帮助伙伴们高效学习，透彻理解原理并实现应用落地。除了每章节的代码实践作业外，课程的final project带着大家手写rootBA求解器（比Ceres求解速度更快，且稳定性相同）。

课程大纲

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实践项目（部分）

本门课程采用理论与实践相结合的教学方式，每章节后都有实践项目，让大家将课上所学知识，即学即用，通过亲自动手实践达到灵活掌握，融会贯通的效果。

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学后收获

1. 学习过程中一步一步推导公式，打下扎实的数学基础；

2. 通过学习视觉和IMU的信息融合，掌握基于图优化的多传感器信息融合框架；

3. 通过手写后端优化器，理清SLAM后端的每个细节，加深对优化的理解，为以后工作中移植、加速或改进自有的SLAM系统提供技术支持；

还能收获

1. 优质的学习圈子

伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。