论文翻译：Keyframe-Based Visual-Inertial Odometry Using Nonlinear Optimization

摘要：         结合视觉和惯性测量已经在移动机器人中变得流行，因为这两种传感模式提供了互补的特性，使其成为精确的视觉惯性里程计或同时定位和建图（SLAM）的理想选择。虽然历史上问题已通滤波器得到解决，但视觉估计的进步表明非线性优化提供了更高的准确性，同时由于潜在问题的稀疏性，问题的复杂性仍然易于处理。从这些发现中获得灵感，我们制定了严格的结合路标和惯性项的重投影误差的概率成本函数。该问题易

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