vslam VINS-Mono介绍 ，PPT格式，主要为vslam与vins框架介绍，下载可直接编辑使用

VSLAM 和 VINS-Mono 框架介绍 VSLAM（Visual Simultaneous Localization and Mapping）即视觉同时定位和建图，是指如何使用相机解决定位和建图问题。当使用相机作为传感器时，我们需要根据一系列连续运动的图像，从中推断相机的运动以及周围环境的情况。 VSLAM 框架可以分为前端和后端两个部分。前端负责传感器数据预处理，包括摄像头和惯性测量单元（IMU）等 sensor 数据的处理。后端负责视觉约束、IMU 约束和滑窗优化等步骤。 VINS-Mono 框架是 VSLAM 框架的一种实现，它主要由前端和后端两个部分组成。前端包括光流跟踪、光流金字塔、读取图像、IMU 预积分等步骤。后端包括视觉约束、IMU 约束、简化的 VINS 和滑窗优化等步骤。 光流跟踪是 VINS-Mono 框架中的一种关键技术，它可以追踪图像中某个点的运动。光流可以分为稀疏光流和稠密光流两种，稀疏光流使用 Lucas-Kanade（LK）算法，而稠密光流使用 Horn-Schunck（HS）算法。灰度不变假设是光流跟踪的基本假设，它认为图像的灰度值不变。 在 VINS-Mono 框架中，前端还包括光流金字塔、读取图像、IMU 预积分等步骤。光流金字塔是将图像金字塔化，以提高光流跟踪的效率。读取图像是从图像中读取数据，而 IMU 预积分是对 IMU 数据进行预处理。 后端包括视觉约束、IMU 约束、简化的 VINS 和滑窗优化等步骤。视觉约束是根据视觉数据计算相机的运动，而 IMU 约束是根据 IMU 数据计算相机的运动。简化的 VINS 是对 VINS-Mono 框架的简化实现，而滑窗优化是对相机运动的优化。 VSLAM 和 VINS-Mono 框架是解决视觉同时定位和建图问题的重要技术，它们可以广泛应用于机器人、自动驾驶、增强现实等领域。