前言：
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#论文# An Improved Multi-State Constraint Kalman Filter for Visual-Inertial Odometry
论文地址：
作者单位：谢里夫理工大学
快速姿态估计（PE）对于敏捷机器人的性能至关重要。GPS 和 GNSS 等全球定位系统通常与用于 PE 的惯性导航系统 (INS) 融合使用。然而，低更新率和缺乏适当的信号使其在室内和城市应用中不实用。另一方面，视觉惯性里程计 (VIO) 作为 GNSS/INS 系统在 GPS 拒绝环境中的实用替代方案越来越受欢迎。在众多基于 VIO 的方法中，多状态约束卡尔曼滤波器 (MSCKF) 因其鲁棒性、速度和准确性而受到更多关注。为此，在资源受限的车辆上实时实施 MSCKF 的图像处理相关的高计算成本仍然是一项具有挑战性的持续研究。
在本文中，提出了MSCKF 的增强版本。为此，提出了不同的特征边缘化和状态修剪策略，从而产生更快的算法。所提出的算法在开源数据集和实际实验中进行了测试以进行验证。结果表明，与标准 MSCKF 算法相比，所提出的 Fast-MSCKF (FMSCKF) 在最终位置估计方面的速度大约快了 6 倍，并且准确度至少提高了 20%。
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标签： #fast算法特征的步骤
