vins是今年刚开源的vio系统，跑了数据集效果挺好的，所以看了paper和代码。

视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=I4txdvGhT6I

github：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.Git

上一篇博文介绍了VINS的初始化过程，这篇博文主要介绍里程计部分的算法流程。

里程计部分的算法都是在一个滑动窗口中进行。具体步骤如下：

a) 首先，结合上一时刻的参数更新当前帧的位姿和特征点坐标；

        b)优化

                  优化变量：

                  优化函数：分别是IMU测量误差、camera重投影误差、先验误差三个部分

      

初值：通过IMU预测得到。

最后，通过Ceres Solver求解器进行求解。Ceres Solver求解器在整个过程中不仅进行了目标优化，还做了Margin的工作（舒尔补margin）。

      c)滑动窗口

准则：

若新帧是关键帧：margin窗口中最旧的帧，把IMU数据和camera数据都margin掉；

若新帧不是关键帧：margin掉新帧，保留IMU数据，去掉camera数据

其中，关键帧的判断在函数addFeatureCheckParallax（）里面，通过视差阈值判断以及前后帧特征点个数进行判断的。

真正的margin是通过ceres求解器完成的。

有不对的地方欢迎指正！

参考文献：Technical Report: VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator