VIO主流框架

本节主要说明当前主流的VIO算法流程。课程来源于B站。 高斯牛顿法 误差项: $$ e(x+\Delta x)=e(x)+J(x)\Delta x $$ 一次观测 多次观测 逆深度 + VIO EKF滤波和优化 EKF铝箔相当于之迭代一次的优化，区别是滤波仅考虑上一帧的影响，而优化则考虑所有帧的影响 多次优化精度比滤波高，但效率低于滤波，因优化可以迭代多次，不断优化线性化点，是误差最小 IMU预积

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