后端滑窗优化-4_1_alios things网络篇之netmgr

一、总体框架 图 1 VINS 框架 VINS[1]的功能模块可包括五个部分：数据预处理、初始化、后端非线性优化、闭环检测 及闭环优化。代码中主要开启了四个线程，分别是：前端图像跟踪、后端非线性优化（其中 初始化和 IMU 预积分在这个线程中）、闭环检测、闭环优化。 各个功能模块的作用主要有： 1.1 图像和 IMU 预处理  图像：提取图像 Harris 角点，利用金字塔光流跟踪相邻帧，通过 RANSAC 去除异常点， 最后将跟踪到的特征点 push 到图像队列中，并通知后端进行处理。  IMU：将 IMU 数据进行积分，得到当前时刻的位置、速度和旋转（PVQ），同时计算在 后端优化中将用到的相邻帧的预积分增量，及预积分误差的 Jacobian 矩阵和协方差项。 1.2 初始化 首先，利用 SFM 进行纯视觉估计滑窗内所有帧的位姿及 3D 点逆深度，最后与 IMU 预 积分进行对齐求解初始化参数。 1.3 后端滑窗优化 将视觉约束、IMU 约束和闭环约束放在一个大的目标函数中进行非线性优化，求解滑窗 内所有帧的 PVQ、bias 等。