https://blog.csdn.net/learning_tortosie/article/details/81432681
写在前面
由于本人翻译能力有限，无法全部还原英语本意，故最好到这里阅读原文。
简介
ROVIOLI - RObust Visual Inertial Odometry with Localization Integration, 是maplab的一个包含估计器的视觉-惯性建图前端，它是对现有的估计pipeline ROVIO和其他maplab模块的改进，用于二进制特征提取和跟踪，地图构建和定位。
ROVIOLI有两个主要目的;
- 作为maplab的视觉-惯性建图前端，可以按原样使用
- 作为如何将其他估算器集成到maplab中的示例实现
特性
- 鲁棒，实时，视觉-惯性6*度位姿估计
- 为maplab构建地图
- 从以前的环境地图中进行定位
工作流程
- 创建一个或多个环境地图。（a）
- 在maplab中加载地图，并通过对齐（合并）多个地图，应用闭环检测和优化来改进它们。（b）
- 在LOC模式下运行ROVIOLI并根据先前构建的地图进行定位。（c）
设计
我们使用ROVIO作为估算器的核心，主要是因为它在过去几年中被ASL MAV团队可靠地部署在许多飞行平台上。 ROVIO轻量，快速，可靠，并且它跟踪的特征基于图像patches，与maplab的二进制特征（Brisk，FREAK）相比具有一些互补的特性，例如更好的对抗运动模糊。然而，ROVIO特征的光度描述使得构建用于高效闭环和定位的VIMap变得不太理想。这就是为什么与ROVIO并行运行我们自己的特征跟踪模块以获取以后可用于地图构建的特征。因此，重要的是要注意ROVIO特征根本不用于地图构建。
地图构建器基于由关键帧和特征跟踪模块跟踪的特征以及ROVIO的位姿估计来构建VIMap，其用作位姿图顶点位姿的初始猜测。 即使地图是实时构建的，它也只包含顶点，边和特征轨迹。 仅在保存地图之前，即在ROVIOLI关闭后，对地标进行初始化和三角测量。 因此，ROVIOLI目前不支持任何在线映射功能，例如从当前构建的地图进行定位。
有关详细信息，请查看maplab和ROVIO论文。