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VIO属于视觉slam的进阶版，因此VIO在应用上弥补了视觉SLAM中的缺陷，在很多最新的无人机、自动驾驶、机器人领域都在使用VIO技术。 接下来老师为同学们详细介绍一下SLAM和VIO不知道该如何区分以及请问他们是什么关系。 SLAM和VIO应该该如何区分 1、定义区别 SLAM 这个视频解析网站比较专业，除了拥有在线下载视频功能外，还拥有Windows和Mac的客户端，旗下也拥有录制屏幕视频和DVD刻录等软件。 网站只专注于析国外的主流视频网站，亮点是支持2K、4K、8K视频的下载，解析速度不是很快，支持多种画质下载。 YouTube的视频可以直接解析，并且可以下载MP4和MP3等. （2）VIO脱毛：其实这个说法我之前从没见过，后来学了日语后，在日本的相关脱毛网站上发现的。 其实VIO是非常形象的表示了耻骨区（比基尼区）、会阴和肛周区域。
LIO、VIO和SLAM的区别在于传感器类型和数据处理方式，激光、视觉里程计和SLAM的结果都是建图，但方法不同。 1.VIO的基本概述与分类 按照Davide Scaramuzza的分类方法，首先分成 filter-based 和 optimization-based 的两个大类，这也和一般SLAM系统的分类方法类似。 研究当下主流的VIO、VSLAM算法特征点三角化（Triangulation）是VSLAM中一个非常基础的问题，它是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。 特征点在某个相机中被观测到，根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测“射线”，多个相机位姿观测会产生多条观测.
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当然之后的Google ARCore，华为AREngine也有自己硬件加速的VIO实现，效果见下面回答的视频。 近几年有代表性的还是VINS和ORB系列。 经过CUDA加速的ORB在Jetson平台上是肯定跑得动的，当然你要先把前面提到的硬件问题解决掉。 为使VIO系统能够高效索引新帧在三维空间中观测到的地图点，本文首次将体素地图管理引入VIO领域，并自主开发了名为Voxel-SVIO的立体视觉-惯性里程计系统。 答案是否定的。 TL;DR 简单说笔者理解的VIO的四自由度不可观是说：初始位置和yaw任意给，系统内部的状态是一致的。偷懒一些解释就是不管给怎么样的初始状态，运行了一边程序之后结果和真值的各项评价指标是一样的（轨迹对齐之后）。 这里面最本质的原因就是因为整个观测中没有任何一个观测.
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