基于改进克隆卡尔曼滤波的视觉惯性里程计实现

摘要

cqvip:视觉-惯性多传感器融合方案可以有效解决GNSS据止环境下的导航问题。为了更有效地处理视觉的相对观测信息,文中研究并实现了一种基于克隆卡尔曼滤波(stochastic cloning Kalman Filter,SCKF)与滑动窗方法相结合的低成本视觉惯性里程计紧耦合算法。开源数据集实验表明,文中算法精度超过了多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)开源代码的效果。