一、IMU和相机数据融合保证位姿的有效性：

• 当运动过快时，相机会出现运动模糊，或者两帧之间重叠区域太少以至于无法进行特征匹配，所以纯视觉SLAM对快速的运动很敏感。而有了IMU，即使在相机数据无效的那段时间内，也能保持一个较好的位姿估计，这是纯视觉
  SLAM 无法做到的。

• 当图像发生变化时，本质上我们没法知道是相机自身发生了运动，还是外界条件发生了变化，所以纯视觉SLAM难以处理动态的障碍物。而IMU能获取自己的运动信息，从某种程度上减轻动态物体的影响。

• IMU虽然可以测得角速度和加速度，但这些量都存在明显的漂移，使得积分两次得到的位姿数据非常不可靠。相比于IMU，相机数据基本不会有漂移，所以相机数据可以有效地估计并修正IMU读数中的漂移使得在慢速运动后的位姿估计依然有效。

二、IMU和Camera数据融合获取位姿的主要流程

1、利用相机和IMU分别进行图像采集和惯性数据采集，且IMU的采集频率大于相机的采集频率

2、提取相机获取的每一顿图像的特征点，然后提取特征点的描述子，匹配特征点计算相机位姿

3、对IMU得到的多组IMU数据进行预积分，计算出两图像对应的IMU的位姿和速度

4、IMU初始化，这一步的目的是获取IMU参数较好的初始值: 速度、重力以及Bias。

三、构建视觉残差和惯性残差的统一损失函数进行联合优化

• 视觉里程计VO通过最小化相关键帧的重投影误差，计算得到相机的位姿和地标的位置
• IMU对相邻两帧的位姿之间添加约束，而且对每一帧添加了状态量：陀螺仪和加速度的偏差

四、IMU预积分过程

1、IMU测量模型

角速度是陀螺仪得到的， B是刚体，IMU与相机的物体坐标系，W是世界坐标系，与角速度和陀螺仪的偏置有关系，与陀螺仪存在的噪声有关，

加速度是由R旋转乘加速度减重力加速度的差，加速度计的偏置，噪声

2、IMU运动学模型

某一时刻的旋转乘角速度， 速度与加速度是有关系的，位姿也可以通过速度求解出来的

3、基于运动学模型，可得t和t+Δt时刻状态关系