VINS-Mono和VINS-Mobile是香港科技大学沈劭劼团队开源的单目视觉惯导SLAM方案。是基于优化和滑动窗口的VIO，使用IMU预积分构建紧耦合框架。并且具备自动初始化，在线外参标定，重定位，闭环检测，以及全局位姿图优化功能。

方案最大的贡献是构建了效果很好的融合算法，视觉闭环等模块倒是使用了较为常见的算法。

系列博客将结合课题组发表的paper，从代码层面，逐步剖析系统的各个模块，达到对单目VIO整体的把握，帮助自己理解各类算法，并开发出针对应用场景的视觉惯导SLAM系统。最终目标是使用在AR应用中（Android）。

系统pipeline

主要分为五部分

1. 传感器数据处理：

• 单目相机Monocular Camera: Feature detection and Tracking
• IMU: Pre-integration

2. 初始化：

• 仅使用视觉构建SfM
• 将SfM结果和IMU预积分结果对齐

3. 基于滑动窗口的非线性优化：

4. 闭环检测：

5. 4自由度全局位姿图优化：

主要依赖的库只有OpenCV， Eigen和Ceres Solver，代码目录如下

核心算法都在feature_tracker和vins_estimator包中。

VINS（一）简介与代码结构