视觉惯性SLAM综述

摘要：视觉惯性 SLAM 指的是将视觉传感器获得的图像信息与惯性传感器测得的数据进行鲁棒融合，完成同时定位与建图的过程。视觉惯性 SLAM 作为视觉 SLAM 进行多传感器融合的一个重要突破口，成为当下的机器人视觉 研究热点和核心技术。对视觉 SLAM、惯性导航和视觉惯性 SLAM 进行了介绍，详细介绍了视觉 SLAM 的框架结构和细分部分，罗列了近年来出色的视觉 SLAM 模型。最后在视觉惯性里程计的（visual inertial odometry，VIO） 基础上，对现有的不同派别的开源视觉惯性 SLAM 进行深入分析与比较，探讨视觉惯性 SLAM 的发展趋势与动向。

作者介绍：

田红丽，女，博士研究生，河北工业大学人工智能与数据科学学院计算机科学与技术系副教授。研究方向：嵌入式、FPGA、大数据处理。