PL-VINS：具有点和线功能的实时单眼视觉惯性SLAM 在低功耗CPU Intel Core i7-10710U @ 1.10 GHz上， 可以在相同的运行速率下获得比VINS-Mono（2018 IROS最佳论文，TRO荣誉提名最佳论文）更高的精度。 感谢湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室研究三，帮助我对系统进行了编码，他为这项工作做出了巨大贡献。顺便说一句：王先生真的是SLAM的狂热者，正在寻找相关工作。如果您可以提供一个很好的机会，请与他联系< >。 该存储库是初始版本，在未来几个月中将得到进一步改进。 DemoShow ： 或 1.先决条件 1.1 Ubuntu和ROS Ubuntu 18.04。 ROS Melodic，请谷歌搜索。 1.2。相依性 Eigen 3.3.4 + OpenCV 3.2+ Cere-solver： ，请记住sudo make i

视觉与IMU融合的SLAM

4、闭环校正&全局位姿图优化 真真的 紧耦合 部分，而初始化的过程事实上是一个 松耦合。因为初始化过程中的状态量并没有放在最底层融合，而是各自做了位姿的计算，但是在后端优化的过程中，所有优化量都是在一起的。 特征检索 闭环检测 重定位 位姿图加入关键帧 4DOF位姿图优化 数据库管理 使用DBoW2词袋模型和BRIEF描述子检测闭环 当检测到闭环时，需要检索特征建立连接，本文仅建立含深度信息的前端提取的特征间的连接 当检测到闭环时，需将闭环帧与窗口内关键帧进行联合优化，加入闭环帧仅增加了视觉约束而没有增加IMU约束 当检测到闭环时，需当关键帧被边缘化时，将它加入位姿图，实际上为减少计算量每三个才加入一个 由于惯性视觉系统可以观测到绝对尺度、俯仰角和滚动角，累积漂移仅出现在位置xyz和偏航角4个自由度上。因此闭环后，需要进行4自由度而不是6或7自由度位姿图优化 当关键帧数量超过某个门限时，根据关键帧密度分布去掉一些密集的关键帧

VINS-Mono详解.pdf

VINS-Mono代码注释，仅供学习，适用于对vins-mono有一定了解的SLAM算法工程师。

vins 空间定位demo

libboost_system-gcc-mt-1_53.a

libboost_filesystem-gcc-mt-1_53.a

VINS-Mono代码注释.7z

如果想做多传感器融合SLAM的VINS是首先要学的一个框架，我对VINS代码进行了详细的注释，希望能帮助大家。