摘要小巧轻量的MEMS惯性传感器最*在性能上的提升，使得惯性技术可以应用到诸如人体运动捕获这样的领域。这使得对惯性导航的研究兴趣被激发，然而目前对这个主题的导论都没有充分讲清楚惯性系统的误差特性（errorcharacteristic）。引言这是一篇剑桥大学OliverJ.Woodman写的技术报告

从main函数开始讲解，##表示源码判断参数是否大于等于5个，否则，输入有误，直接返回，正确执行参数如下./Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc./Vocabulary/ORBvoc.txt./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC.yaml${dir}/MH01./Examples/Monocular-Inertial/EuRoC_TimeS

摘要：准确的状态估计是各种智能应用的基本模块，例如机器人导航、自动驾驶、虚拟和增强现实。近年来，视觉和惯性融合是一种流行的技术，用于6自由度状态估计。不同传感器测量记录的时间点对于系统的鲁棒性和准确性非常重要。实际上，每个传感器的时间戳通常会受到触发和传输延迟的影响，导

摘要：本文介绍了一种单目视觉惯性系统（VINS），用于在各种环境中进行状态估计。单目相机和低成本惯性测量单元(IMU)构成了六自由度状态估计的最小传感器套件。我们的算法通过有界滑动窗口迭代地优化视觉和惯性测量，以实现精确的状态估计。视觉结构是通过滑动窗口中的关键帧来维护的，而惯性

转载自IMUandGPSFusionforInertialNavigationThisexampleshowshowyoumightbuildanIMU+GPSfusionalgorithmsuitableforunmannedaerialvehicles(UAVs)orquadcopters.Thisexampleusesaccelerometers,gyroscopes,magnetometers,andGPStodetermi

如何编译？1、代码下载；gitclonehttps://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3或者gitclonehttps://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments2、按照里面的README.md进行环境安装和编译；安装和编译过程中可能会出现的问题：1）提示找不到GLEW解决方法：sudoaptinstallli

摘要-我们首次将视觉惯性初始化表述为最大后验（MAP）估计意义上的最优估计问题。这允许我们适当地考虑IMU测量的不确定性，这在以前的方法中被忽略，这些方法要么解决代数方程组，要

摘要-我们首次将视觉惯性初始化表述为最大后验（MAP）估计意义上的最优估计问题。这允许我们适当地考虑IMU测量的不确定性，这在以前的方法中被忽略，这些方法要么解决代数方程组，要