text: SLAM经典文献之:GVINS: Tightly Coupled GNSS-Visual-Inertial Fusion(GNSS-视觉-惯性紧组合)
  本文提出了一种基于非线性优化的系统--GVINS，它将 GNSS 原始测量、视觉和惯性信息紧耦合以进行实时和无漂移的状态估计。
  我们的系统旨在为 GNSS 信号可能大量丢失甚至完全不可用的复杂室内外环境下提供准确的全局 6-DoF 估计。
  为了将全局测量与局部状态联系起来，我们提出了一种从粗到细的初始化程序，可以有效地完成在线标定，并在很短的滑动窗口内对 GNSS 状态进行初始化。
  然后在因子图框架下，结合视觉和惯性约束，对 GNSS 伪距和多普勒频移测量进行建模和优化。
  对于复杂且对 GNSS 不友好的区域，我们将讨论并仔细处理退化情况以确保系统的鲁棒性。
  本文中还包含了搭建系统过程中所涉及的工程难点，以促进 GNSS 融合相关领域的研究。
  由于采用了紧耦合的多传感器融合方法和系统设计，该系统充分利用了三种传感器的优点，能够无缝应对室内和室外环境之间的过渡以及卫星丢失和重新捕获的情况。
  仿真和真实世界的实验结果表明，尽管 GNSS 测量有噪声，但该系统基本上消除了 VIO 的漂移并保持了局部精度。
  此外，实验还表明，该系统甚至可以从一颗卫星即能获得增益，而传统的 GNSS 算法至少需要四颗。
  定位是许多空间感知应用程序的一个基本功能，如自动驾驶、UAV导航和增强现实(AR)。
  用各种传感器估计系统状态已经被广泛研究了几十年。
  由于异构传感器提供的互补特性，传感器融合算法可以显著提高状态估计系统的准确性和鲁棒性。
  相机提供了丰富的视觉信息，但低成本和小轨迹，因此吸引了计算机视觉和机器人领域的广泛关注。
  结合提供高频和无异常点惯性测量，视觉-惯性导航(VIN)算法通常在复杂环境中可以实现高精度、更鲁棒。
  因此，对于任何 VIN 系统，里程计漂移都是不可避免的。
  另一方面，全球导航卫星系统(GNSS)为定位任务提供了无漂移和全局感知的解决方案，因此已广泛应用于各种场景。
  GNSS 信号可免费获取，并在接收机和卫星之间传送距离信息。
  通过同时跟踪至少 4 颗卫星，接收机能够获得其在地球坐标系下的唯一坐标。
  考虑到 VIN 和 GNSS 系统之间的互补特性，通过将来自两个系统的信息融合在一起来进行改进似乎很自然。
  然而，在融合两个系统的过程中存在许多挑战。
  首先，从嘈杂的 GNSS 测量中进行稳定的初始化是必不可少的。
  在需要初始化的数量中，局部 VIN 帧和全局 GNSS 帧之间的 4-DoF 转换很重要，这是将来自多个源的测量值关联在一起所必需的。
  与相机和 IMU 之间的外部转换不同，这种转换无法离线校准，因为每次 VIN 系统启动此类转换都会有所不同。
  此外，使用一部分序列的一次性对齐效果不佳，因为融合系统的漂移使这种对齐在 GNSS 中断情况下无效。
  因此，需要在局部框架和全局框架之间进行在线初始化和校准，以融合异构测量并应对复杂的室内外环境。
  其次，GNSS测量精度与VIN系统不匹配，GNSS信号传播过程中存在各种误差源。
  在实践中，GNSS 系统中用于全球定位的伪距测量只能达到米级精度，而 VIN 系统能够在短距离内提供厘米级估计。
  因此，如果不仔细制定，融合系统将容易受到不稳定的 GNSS 测量的影响。
  第三，当融合系统经历某些运动，如纯旋转或卫星数量不足时，就会发生退化。
  通常 GNSS 视觉惯性融合系统可以提供无漂移的 6-DoF 全局估计，但该结论在退化情况下不再成立。
  此外，室内和室外环境之间的过渡，在此期间所有卫星都丢失或逐渐重新捕获，这也对系统设计提出了挑战。
  为了解决上述问题，我们提出了一种基于非线性优化的系统，将 GNSS 原始测量(伪距和多普勒频移)与视觉、惯性数据紧耦合，以实现准确且无漂移的状态估计。
  局部和全部之间的 4-DoF 变换在初始化阶段通过从粗到细的方法恢复，并随后进一步优化。
  为了结合噪声较大的 GNSS 原始测量，所有 GNSS 约束都在统一的概率框架下制定，其中所有状态都被联合优化。
  此外，还讨论并仔细处理退化情况以确保稳健性。
  由于紧耦合的方法和系统设计，我们的系统充分利用了 GNSS、视觉和惯性测量之间的互补特性，即使在复杂的环境中也能够提供局部平滑和全局一致的估计，如图 1 所示。
  图1 我们的系统在一个复杂的室内外环境中的简介。
  全局估计结果直接绘制在谷歌地图上，并与地面真实RTK轨迹很好对齐，地面真实RTK轨迹如(a)所示。
  第(b)部分描述了卫星的分布，切向表示方位角，径向为仰角。
  蓝色箭头是一个类似指南针的应用程序，它指示相机的全局偏航方向。
  每个跟踪卫星的测量噪声等级见(e)。
  请注意，当我们走上室内楼梯时，RTK轨道上有明显的故障，而即使在室内环境中，我们的系统仍然可以进行全局估计
  l 一种在线的由粗到细的初始化GNSS -视觉-惯性状态的方法;
  l 一种基于优化的紧耦合方法，在概率框架下将视觉惯性数据与多星座 GNSS 原始测量值融合;
  l 一种实时的状态估计器，能够在 GNSS 信号可能被遮挡甚至完全不可用的复杂环境中提供无漂移的 6-DoF 全局位姿估计;
  l 在仿真和真实环境中对所提出的系统进行了广泛的评估。
  II 相关工作
  通过多传感器融合方法进行状态估计已被证明是有效且稳健的，并且在该领域有大量文献。
  其中，我们对相机、IMU 和 GNSS 接收机等小尺寸和低成本传感器的组合特别感兴趣，以在未知环境中产生实时准确估计。
  紧耦合的视觉和惯性测量根据解算方案可分为滤波方法和优化方法。
  MSCKF 是一种出色的基于滤波器的状态估计，它利用多个相机姿态之间的几何约束来有效地优化系统状态。
  根据MSCKF，对其准确性和一致性进行了改进，旨在克服其数值稳定性问题，尤其是在移动设备上。
  与基于滤波器的方法相比，非线性批量优化方法可以通过重新线性化以牺牲计算成本来获得更好的性能。
  VINS-Mono 还优化了滑动窗口内的系统状态，但通过在线重定位和姿态图优化更加完整。
  由于相机和 IMU 仅在状态之间施加相对约束，累积漂移是 VIN 系统中的一个关键问题，尤其是在长期运行中。
  由于 GNSS 在地球坐标系中提供绝对测量，因此合并 GNSS 信息是减少累积漂移的自然方式。
  在松耦合方面， 描述了在 EKF 框架下将 GNSS与视觉和惯性数据融合的状态估计系统。
  提出了一种融合视觉、惯性、激光雷达和 GNSS的 UKF 算法，以在不同环境下产生平滑一致的轨迹。
  、 和我们之前的工作 VINS-Fusion 在优化框架下将本地 VIO 的结果与 GNSS融合。
  上述所有工作都依赖于 GNSS进行估计，因此在跟踪卫星数量低于 4 的情况下，一旦 GNSS严重损坏或不可用，就会发生系统故障。
  还有一些关于将 GNSS 原始测量与视觉和惯性信息紧耦合的工作。
  和 在 EKF 框架下结合相机、IMU 和 GNSS RTK进行定位，但厘米级 RTK需要GNSS 参考站。
  和研究了在跟踪少于 4 颗卫星的复杂城市环境下融合系统的性能。
  然而，没有处理局部和全局框架之间的转换，并且他们的真实世界实验的规模是有限的。
  此外， 中底层 VIN 系统与 GNSS 融合的性能不好。
  以 EKF方式将 GNSS 伪距数据和指向天空的相机测量紧耦合。
  上置摄像头用于过滤多径 GNSS 信号以及跟踪来自顶部建筑物的特征，因此仅适用于城市环境。
  局部框架和全局框架之间的转换在他们的工作中是已知的。
  最近我们发现了一项类似的工作 ，它将 GNSS 原始测量与视觉惯性 SLAM 紧耦合。
  虽然它在室外环境中运行良好，但无法处理隧道等室内场景，这限制了紧密多传感器融合方法的潜力。
  为此，我们的目标是建立一个健壮和准确的状态估计器，将与GNSS原始测量、视觉和惯性数据紧耦合。
  利用GNSS的全局测量，可以消除来自视觉惯性系统的累积误差。
  将估计局部框架和全局框架之间的转换，而无需进行任何离线校准。
  该系统能够在复杂的室内外环境中工作，实现局部平滑和全局一致性。
  III 符合和定义
  1)传感器坐标系:传感器坐标系连接到传感器，是传感器报告其读数的本地坐标系。
  2)局部世界坐标系:我们将传统的视觉惯性系统作为局部世界坐标系(.)w。
  3)ECEF坐标系:ECEF(地心、地固)坐标系(.)e是相对于地固定的笛卡尔坐标系，如图2所示。
  ECEF坐标系的原点附着在质心上。
  z轴垂直于地球的赤道，并指向真正的北方。
  4)ENU坐标系:为了连接局部世界坐标系和全局ECEF坐标系，引入了半全局坐标系， ENU坐标系(.)n。
  给定 ECEF 坐标系中的一个点，可以确定一个独特的 ENU 框架，其原点位于该点上。
  请注意，局部世界坐标系和 ENU 坐标系的 z 轴都平行于重力方向。
  在时间框架方面，GNSS 数据在 GNSS 时间系统(例如 GPST)中标记，而视觉和惯性测量在本地时间系统中标记。
  我们假设这两个时间系统是预先对齐的，并没有相应地区分它们。
  B. States
  本系统采用滑动窗优化方式，窗口内状态X可总结为:
  IV GNSS原理
  由于我们的系统需要GNSS原始测量处理，因此关于GNSS的背景知识是必要的。
  在本部分中，我们首先概括介绍GNSS。
  然后引入了原始测量结果，即伪距和多普勒频移，并进行了介绍和建模。
  ( 感兴趣的可自行补一下GNSS定位知识，GNSS定位算法有:伪距单点定位SPP，精度5-10米;精密单点定位PPP，可达厘米级;伪距双差定位RTD，分米级，需要基站;载波双差定位RTK，厘米级，需要基站;PPP-RTK，厘米级，需要区域性CORS站 )。
  V 系统框架
  我们提出的系统的结构如图 5 所示。
  估计器将原始 GNSS、IMU 和相机测量作为输入，然后对每种类型的测量应用必要的预处理。
  与 中一样，IMU 测量值是预积分，整个图像被总结为一系列稀疏特征点。
  对于GNSS原始数据，我们首先设置截至高度角剔除多径影响可能较大的和不健康的卫星。
  为了拒绝不稳定的卫星信号，只允许连续锁定一定时期的卫星进入系统。
  由于星历数据是通过慢速卫星接收机无线链路(50 比特/秒)获取的，因此在其相应的星历完全传输之前，GNSS 测量无法使用。
  在预处理阶段之后，所有的测量都为估计器做好了准备，但在进入优化部分之前，需要一个初始化阶段来正确初始化非线性估计器的系统状态。
  图5 显示了我们提出的系统的工作流程。
  首先，在进行后续程序之前，要对所有传感器的测量结果进行预处理。
  在初始化阶段，通过将视觉惯性信息与仅视觉sfm的结果对齐来实现视觉惯性初始化。
  如果视觉惯性成功对齐，则执行粗到细的过程以初始化GNSS状态。
  一旦涉及到GNSS，系统将监控并处理GNSS退化情况。
  最后在非线性优化框架下优化了滑动窗口内测量约束。
  请注意，如果GNSS不能被初始化，我们的系统仍然可以在视觉惯性模式下工作。
  同时还采用了边缘化策略，以确保实时估计。
  初始化从仅视觉的 SfM 开始，从中联合估计最相似的运动和结构，然后将来自 IMU 的轨迹与 SfM 结果对齐，以恢复尺度、速度、重力和 IMU 偏差。
  VI初始化完成后，进行从粗到精的GNSS初始化过程。
  首先通过 SPP 算法获得粗略的定位结果，然后在偏航对齐阶段使用来自 VI 初始化和 GNSS 多普勒测量的局部速度关联局部和全局框架。
  最后初始化阶段以anchor refinement结束，它利用精确的局部轨迹并施加时钟约束来进一步细化载体的全局位置。
  在初始化阶段之后，会检查并仔细处理 GNSS 退化情况，以确保稳健的性能。
  然后制定来自所有测量的约束，以在非线性优化框架下联合估计滑动窗口内的系统状态。
  为了确保实时性能和处理视觉惯性退化运动，在每次优化后也应用双向边缘化策略。
  VI 原理与公式
  在本节中，我们首先在概率框架下制定并推导出我们的状态估计问题，如下所示，整个问题被组织成一个因子图，来自传感器的测量形成了一系列因子，这些因子反过来又约束了系统状态。
  本节将详细讨论概率图中的每种类型的因子。
  请注意，视觉和惯性因子的公式是从 继承的，因此不是这项工作的贡献。
  仅出于本文献的完整性而列出相关内容。
  A. MAP Estimation
  我们将最优系统状态定义为在给定所有测量值时最大似然估计(MAP)的状态。
  假设所有测量都相互独立，每次测量的噪声均为零平均高斯分布，MAP问题可以进一步转化为一系列成本和最小的问题，每个代价对应于一个特定的测量:
  注意，这种公式自然适合因子图表示，因此我们将优化问题分解为与状态和测量相关的单个因子，如图6所示。
  在下面，我们将详细讨论每一个因素。
  图6 系统中优化问题的因子图表示，其中系统状态用大彩色圆表示，因子用小黑圈表示。
  B. Inertial Factor
  惯性因子所涉及的测量结果包括平台的偏置的、有噪声的线性加速度和角速度。
  当加速度计在地球表面附近工作时，线性加速度测量也包含重力分量，如下所示:
  预积分为:
  IMU预积分的残差量为:
  C. Visual Factor
  在我们的系统中使用的视觉测量是从图像帧中提取的一堆稀疏特征点。
  图像中的强角点被检测为特征点，并被迭代的LK方法进一步跟踪。
  在将失真校正应用于特征点后，投影过程可以建模为:
  两帧的残差可表示为:
  D. Pseudorange Factor
  给定载体的ECEF坐标，从ENU坐标系到ECEF坐标系的旋转为:
  则ECEF坐标与局部世界坐标之间的关系可表示为:
  残差量为:
  E. Doppler Factor
  ECEF坐标系中的接收机速度可以通过以下方式从局部世界坐标系中的速度获得:
  F. Receiver clock factors
  钟差为:
  离散情况下的残余值为:
  由于TCXO的噪声特性，接收机时钟漂移率被建模为一个随机游走过程，因此残余变为:
  VII GNSS初始化和退化
  最后一节中所述的状态估计过程相对于系统状态是非线性的，因此其性能在很大程度上依赖于初始值。
  通过在线初始化，初始状态可以从未知情况中恢复，而无需任何假设或手动干预。
  在系统运行期间，估计器也可能遇到不完美的情况，其中一些传感器出现故障或退化。
  由于已经有大量关于初始化和退化的文献，在这一节中，我们将范围限制在GNSS部分。
  在下面，我们首先介绍了所提出的粗到细的GNSS初始化方法，然后我们讨论了降低我们系统性能的几种场景。
  A. Initialization
  如前所述，需要具有已知全局和局部坐标的点来融合全局 GNSS 测量与局部视觉和惯性信息。
  由于该点已经设置为局部世界坐标系的原点，因此需要预先校准局部世界原点的ECEF坐标。
  在本文中，我们提出了一个多级 GNSS-VI 初始化程序来在线校准目前点和 ENU坐标系与局部世界坐标系之间的偏航偏移ψ。
  在 GNSS-VI 初始化之前，我们假设 VIO 已成功初始化，即重力矢量、初始速度、初始 IMU 偏差和比例已获得初始值 。
  之后，在局部世界坐标系中形成一条平滑的轨迹，并准备在 GNSS-VI 初始化阶段使用。
  如图 7 所示，在线 GNSS-VI 初始化以粗到细的方式进行，包括以下三个步骤:
  1)锚点粗略定位:首先，由GNSS SPP算法生成一个粗略ECEF坐标，而没有任何先验信息。
  SPP算法将滑动窗口的所有伪距测量作为输入。
  由于滑动窗口内的测量值是时间和空间跨度的，因此来自SPP的结果是当前窗口的平均位置。
  2)偏航偏移校准:在第二步中，我们使用噪声较小的多普勒测量方法来校准ENU坐标系与局部世界坐标系之间的偏航偏移。
  通过以下优化问题得到初始偏航偏移率和接收机时钟漂移率:
  3)锚点细化:最后，我们准备好细化之前的粗锚点，并将局部世界轨迹与ECEF框架中的轨迹对齐。
  与第一步不同，来自VIO的位置结果被用作先验信息。
  滑动窗测量优化以下问题:
  在这一步骤之后，锚点、ENU坐标系的原点，被设置为局部世界坐标系的原点。
  最后完成了整个估计器的初始化阶段，生成了启动系统的初始量。
  B. Degenerate Cases
  毫无疑问，我们的融合系统将在GNSS信号稳定、卫星分布良好的开放区域内表现最好。
  下面，我们将讨论几种可能降低系统性能的情况。
  1)低速运动:由于多普勒频移测量的噪声水平比伪距低一个数量级，局部世界坐标系和ENU坐标系之间的偏航偏移可以通过多普勒频移测量的短窗口得到很好的约束。
  一旦 GNSS 接收机的速度低于多普勒频移的噪声水平，估计的偏航偏移可能会被测量噪声破坏。
  此外，低速移动也意味着窗口内的平移距离较短，因此偏航估计也可能受到伪距的影响。
  在平台仅进行旋转运动的极端情况下，GNSS 无法提供有关旋转方向的任何信息，并且偏航分量将像 VIO 中那样漂移。
  因此，如果窗口内的平均速度低于阈值 vths，我们将修复偏航偏移变量。
  然而，在紧耦合结构的帮助下，我们的系统仍然能够利用可用的卫星，并随后更新状态向量。
  在第ix-b节，我们将研究各种卫星配置下的性能退化。
  3)无GNSS信号:在GNSS信号完全不可用的室内或杂乱环境中，与全局信息相关的状态，即偏航偏移、接收机时钟偏差和漂移率不再可观测。
  然而，在优化过程中仍然保留了等式(24)和(25)中的约束。
  正如我们在接收机静止分析中发现的那样，低成本接收机的时钟漂移率非常稳定，因此(接近)最佳时钟漂移率由约束(25)维持。
  类似地，接收机偏差通过约束 (24) 传播，当重新捕获 GNSS 信号时，它反过来提供一个良好的初始值。
  当 GNSS 信号变化无常时，这种机制提高了我们融合系统的稳定性，并消除了在信号丢失和重新捕获时重新初始化的需要。
  VIII 工程设计方面的挑战
  多个异构传感器的集成常常会带来许多挑战，如时间同步、校准等，如果考虑不当，可能会给估计器带来重大误差。
  在本节中，我们将讨论在多传感器融合系统开发过程中面临的几个工程挑战。
  A. Time Synchronization
  中已经表明，视觉和惯性测量之间的毫秒级对齐可能会严重影响 VINS 系统的性能。
  不幸的是，对于涉及 GNSS 的多传感器系统来说，情况变得更糟，因为时间信息对 GNSS 至关重要，如果时间被误用，误差可能会被光速放大。
  如前所述，GNSS系统运行在自己的时间系统中，而相机和IMU等定位传感器工作在本地时间系统中，因此GNSS和本地时间系统之间的正确对准是系统集成的必要条件。
  根据对系统性能的影响，GNSS与视觉惯性测量的对齐可以分为三个级别，如图8所示。
  理想情况下，来自不同传感器的测量在统一的时间系统中标记并由硬件触发 通过脉冲信号。
  在我们的系统中，两个时间系统通过硬件触发器对齐。
  GNSS 接收机产生的 PPS 信号具有纳秒级的精度，被输入 VI-Sensor。
  一旦 VI-Sensor 检测到时间脉冲的边缘，它就会在其本地时间系统中报告相应的时间戳。
  同时，与PPS信号相关的时间信息由接收机提供，因此全球GNSS时间系统可以很好地与本地时间系统对齐。
  尽管如此，在我们当前的系统中，GNSS 和 VI 测量仍然是在不同时间捕获的，两种测量之间的差距取决于 VI-Sensor 的启动时间。
  为此，我们对系统状态应用线性插值以最小化不同捕获时间的影响。
  B. Electromagnetic Interference
  接收机天线感知的 GNSS 信号功率非常低，完全淹没在热噪声中。
  因此，接收机的性能可能会受到附近 RF 源的影响。
  请注意，尽管特定频段已专门用于 GNSS 使用，但许多设备仍会无意中向 GNSS 频段发射强大的射频功率。
  正如 所指出的，许多现代数字设备，如计算机或相机，往往会产生一个宽频谱，而该频谱又与 GNSS 频段重叠。
  不幸的是，此类干扰射频信号的功率电平通常远大于近地表 GNSS 信号的功率电平，因此必须认真考虑电磁干扰 (EMI)。
  在我们之前的实验中，我们发现一些 USB3 相机在图像数据传输过程中严重降低了接收机的性能。
  通过适当的接地设计和电缆和连接器的屏蔽，可以在一定程度上减轻干扰。
  后来当我们为了时间同步而切换到 VI-Sensor 时，干扰问题不再存在，因为它通过以太网电缆传输视觉和惯性数据。
  C. Receiver Clock Jump
  由于底层廉价振荡器的频率稳定性，低成本接收机的时钟经常遭受累积漂移。
  当漂移达到一定程度时，一些厂商会选择重置时钟，以防止与GNSS时间出现较大偏差。
  这样的操作会导致时钟在微秒或毫秒级别的跳跃，并且可以在伪距测量中观察到相应的不连续性，如通过信号的 ToF 获得的。
  以光速放大，这种不连续性可能达到106m的水平，进而导致系统失效。
  请注意，当我们在滑动窗口内引入接收机时钟之间的约束时，情况会变得更糟。
  为此，必须避免或小心处理发生时钟跳跃的数据序列。
  IX实验结果
  GVINS、VINS-Fusion 和 VINS-Mono 在仿真环境中的相对位姿误差。
  GVINS、VINS-Fusion、VINS-Mono 和 RTKLIB 在仿真环境中的绝对轨迹误差。
  实验中使用的设备是带有 VI 传感器和 u-blox ZED-F9P 的头盔。
  VI-Sensor 本身可以很好地同步相机和 IMU 测量。
  来自 GNSS 接收器的 PPS 信号用于触发 VI-Sensor 以将全局时间与本地时间对齐。
  三个子图分别对应ENU帧的三个方向。
  GVINS、VINS-Fusion 和 RTKLIB 的结果直接与 RTK 地面实况进行比较，没有任何对齐，而 VINS-Mono 的结果事先与地面实况轨迹对齐。
  我们提出的系统的最终轨迹是平滑的，并且与 RTK 的轨迹很好地对齐。
  在锁定卫星数量不足的情况下，我们提出的系统的定位误差。
  我们提出的系统在卫星配置下的轨迹。
  GVINS 通过利用所有可用卫星表现最佳，并在零卫星配置下降级为 VIO。
  仅使用3颗卫星时会出现小偏差，当卫星数进一步减少到2颗时会出现平移漂移。
  GVINS、VINS-Mono和RTKLAB在复杂的室内外实验中的定位误差。
  我们只与 RTK fix 解决方案进行比较，因此图中的差距对应于地面实况不可用的情况。
  由于巨大的误差和振荡，VINS-Fusion 的结果未显示。
  RTK和GVINS在复杂室内外实验中的定位结果。
  复杂的室内外实验中的最终轨迹。
  RTK 路径的不连续性是不良 GNSS 信号和定位丢失事件的结果。
  正常 GVINS、无多普勒因子的 GVINS 和无伪距因子的 GVINS 的定位误差。
  X结论
  在本文中，我们提出了一个紧耦合的系统，在基于非线性优化的框架下融合相机、IMU 和 GNSS测量结果。
  我们的系统从初始化阶段开始，在此期间采用从粗到精的过程来在线校准局部和全局坐标系之间的转换。
  在优化阶段，在概率因子图框架下对 GNSS 原始测量进行建模。
  此外，还讨论了系统集成过程中的工程挑战，以促进其他 GNSS 融合研究。
  我们在模拟和真实环境中进行实验以评估我们系统的性能，结果表明我们的系统有效地消除了累积漂移并保持了典型 VIO 系统的局部精度。
  为此，我们声明我们的系统可以实现局部平滑和全局一致性。
  在未来的工作中，理论可观测性分析将在各种退化情况下进行，我们的目标是构建一个在线可观测性感知状态估计器来处理复杂环境和可能的传感器故障。
  此外，我们也有兴趣通过 GNSS 测量组合 或精确单点定位 (PPP) 技术来减少绝对定位误差，以处理群系统中的分布式定位任务。