1樓：David LEE
IMU通過預積分可以作為乙個幀間運動的約束參與到後端的優化中，就像重投影誤差一樣。相對的，BA優化中待求解的線性系統的結構和稀疏性等就要發生一些變化了。
2樓：Jiau
VINS-Mono不是這樣做的，它的大致步驟如下：
初始化開始於基於視覺的SfM，以此來估計相機位姿及特徵點位置，為了限制計算量，這裡僅使用一定數量的幀進行，即所謂的Sliding Window。首先，檢查最新幀和以前的幀(程式中先從第一幀開始找，因為與最新幀裡的更遠，視差更大)之間的特徵對應關係，如果有足夠多的特徵匹配及充足的視差，使用5(對)點法(程式中使用的是cv::findFundamentalMat，然後使用cv::
recoverPose)恢復這兩幀之間旋轉和帶有尺度的平移，然後就是根據某些東西對平移進行縮放，然後三角化特徵點，接下來就是3D-2D，即PnP(cv::solvePnP)解算位姿了，最後對滑窗中所有的幀及3D點進行最小化重投影誤差的全域性BA優化，優化位姿和3D點。由於現在還沒法確定世界座標系，因此設定第一幀為SfM的參考座標系，所有幀的位姿、3D點位置都是相對於第一幀來表示的。
首先是矯正陀螺儀偏置量，方法很簡單，，理論上，如果沒有任何誤差，它們的乘積應該為單位陣，所以就以兩種增量間的乘積關係為優化目標
後續還有速度、重力向量、尺度等的矯正，具體可見Monocular Visual-Inertial State Estimator(一)
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