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VIO松耦合和紧耦合对比

2023-05-16

松耦合（结果级融合）：两个独立的运动估计过程中分别处理视觉和惯性测量的信息，最终将他们的输出（位置和姿态）融合作为结果

紧耦合（特征级融合）：直接联合优化原始的相机（如跟踪的2D特征）和IMU测量（角速度和线加速度的预积分 ）作为结果。

紧耦合的优点

紧耦合缺点

  1. 紧耦合精度更高

（1）联合优化增加系统约束，保证高动态复杂序列中视觉跟踪求解的稳定性

（2）紧耦合可以使用两帧测量数据中的IMU积分预测下一帧的特征点位置，加快追踪。紧耦合可以用利用视觉测量矫正惯性测量误差

对于IMU的预积分不准确的话，会给整个估计引入额外的误差

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VIO

松耦合和紧耦合对比

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