🧭 VINS 标定与融合
30章 · 从零到实战
⭐ 视觉惯性SLAM · 友好
01
课程导论：什么是VINS？为什么需要标定？视觉与惯性融合的核心挑战。
🔍 揭开VINS面纱 · 标定必要性
02
相机模型与投影几何：针孔模型、畸变模型、内参矩阵、外参矩阵。
📷 投影几何 · 内参外参
03
IMU测量模型与运动学：加速度计与陀螺仪原理、IMU噪声模型、Allan方差分析。
⚙️ IMU原理 · 噪声与Allan
04
坐标系与刚体变换：世界坐标系、相机坐标系、IMU坐标系、四元数与李代数基础。
🔄 坐标系 · 四元数/李代数
05
相机内参标定原理：棋盘格法、张正友标定法、畸变参数估计。
🧩 张正友标定 · 棋盘格
06
相机内参标定实践：使用OpenCV/Matlab进行标定、重投影误差评估。
🛠️ OpenCV/Matlab · 重投影
07
IMU内参标定：确定性误差与随机误差、六面法标定、温度补偿。
🌡️ 六面法 · 温度补偿
08
IMU Allan方差分析实战：使用Python/Matlab计算Allan方差、识别噪声类型。
📊 Allan方差 · 噪声识别
09
相机-IMU外参标定问题建模：旋转外参与平移外参、可观测性分析。
🔗 外参建模 · 可观测性
10
外参标定之Kalibr工具：Kalibr原理、标定板设计、数据采集要点。
📐 Kalibr · 标定板设计
11
外参标定实战：使用Kalibr进行相机-IMU联合标定、结果验证。
🚀 Kalibr实战 · 联合标定
12
时间戳同步与延时标定：硬件同步方案、软件插值法、时间偏移估计。
⏱️ 时间同步 · 延时估计
13
多相机-IMU系统标定：多相机外参、多IMU外参、联合标定策略。
📽️ 多相机 · 多IMU标定
14
标定精度评估与验证：重投影误差、IMU预测误差、视觉-惯性一致性检查。
✅ 精度验证 · 一致性检查
15
VINS状态估计基础：贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、非线性优化与图优化。
🧠 贝叶斯 · 卡尔曼/图优化
16
视觉前端：特征提取(ORB/SuperPoint)、特征匹配、光流跟踪。
👁️ ORB/SuperPoint · 光流
17
视觉前端之初始化：单目初始化、双目初始化、与IMU的联合初始化。
🌱 初始化 · 单目/双目+IMU
18
IMU预积分理论：连续时间预积分、离散时间预积分、协方差传递。
⏳ 预积分理论 · 协方差传递
19
IMU预积分实践：代码实现预积分、雅可比计算、更新策略。
💻 预积分代码 · 雅可比
20
VINS紧耦合融合框架：滑动窗口优化、边缘化策略、Marginalization。
🔗 滑动窗口 · 边缘化
21
VINS系统初始化：视觉SFM恢复尺度、陀螺仪偏置估计、重力与速度初始化。
📏 SFM尺度 · 偏置/重力初始化
22
VINS后端优化：残差构建(视觉重投影+IMU预积分)、BA优化、鲁棒核函数。
📐 残差构建 · BA & 鲁棒核
23
VINS系统实战(一)：基于Euroc数据集运行VINS-Mono，分析轨迹精度。
📡 Euroc · VINS-Mono轨迹
24
VINS系统实战(二)：基于自定义数据集运行VINS-Fusion，调试与调参。
⚙️ VINS-Fusion · 调参实战
25
回环检测与重定位：DBoW2词袋模型、回环候选检测、位姿图优化。
🔄 回环检测 · DBoW2 · 位姿图
26
VINS中的全局优化：4自由度位姿图优化、漂移校正、地图复用。
🌐 4自由度图优化 · 漂移校正
27
VINS系统部署与工程化：嵌入式平台优化、实时性保障、资源管理。
📱 嵌入式部署 · 实时性
28
VINS常见问题与调试：初始化失败、尺度漂移、IMU饱和、标定误差影响。
🐞 调试 · 尺度漂移/IMU饱和
29
前沿进展与扩展：LIO-SAM、ORB-SLAM3、多传感器融合趋势。
🚀 LIO-SAM · ORB-SLAM3
30
课程总结与项目实战：搭建完整VINS标定与融合Pipeline，输出评估报告。
🏁 完整Pipeline · 评估报告
风格 · 视觉惯性SLAM 30章全