（第3期）VIO灭霸：ORB-SLAM3源码逐行解析

Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法 是用紧耦合方法实现的，通过单目+IMU恢复出尺度，效果非常棒。

1.特征点跟踪

首先用cv::goodFeaturesToTrack在第一帧图像上面找最强的150个特征点，非极大值抑制半径为30。新的特征点都有自己的新的对应的id。然后在下一帧过来时，对这些特征点用光流法进行跟踪，在下一帧上找匹配点。然后对前后帧中这些匹配点进行校正。先对特征点进行畸变校正，再投影到以原点为球心，半径为1的球面上，再延伸到深度归一化平面上，获得最终校正后的位置。对于每对匹配点，基于校正后的位置，用F矩阵加ransac来筛选。然后再在匹配上的特征点之外的区域，用cv::goodFeaturesToTrack搜索最强的新的特征点，把特征点数量补上150个。

最后，把剩下的这些特征点，把图像点投影回深度归一化平面上，再畸变校正，再投影到球面上，再延伸到深度归一化平面上，得到校正后的位置。把校正后的位置发送出去。

特征点跟踪和匹配，就是前一帧到这一帧的，一帧帧继承下去。或者生成新的特征点。

2.初始化

2.1外参中的旋转

用机器人手眼标定的方法，计算出外参中的旋转。

特别的：手眼标定：

其实就是AX=XB  X是手眼的外参（对于VINS问题，也就是IMU和Camera的外参）

A是IMU在相邻时间的变换   B是摄像头的变换

从而：