【SLAM】VINS-MONO解析——综述
本文主要介绍了VINS（VIO或SLAM传感器融合的必读经典）的分析与代码分享。作者计划从原理到代码逐步刷通VINS，并解释其中的每一个数据结构及其作用。文章列出了多个VINS系列的GitHub开源项目，包括VINS-mono、VINS-Fusion和VINS-course，并提到基于VINS-mono开发的双目VIO系统。此外，作者详细解析了VINS-mono的各个部分，包括前端特征提取、后端优化（如预积分、滑窗和回环检测）以及初始化流程。文章还介绍了VINS系统的启动流程，包括使用roslaunch脚本启动节点和使用evo进行性能测试。最后，作者分享了多个VINS系统的解析博客链接，供读者进一步学习。
目前网上关于VINS分析的文章多停留在基础原理层面，虽然涉及的数学推导，但往往缺乏深入解析。这些指标虽然重要，但缺乏对它们的来源、作用机制以及数据处理逻辑的系统阐述。对于代码部分，很多文章仅停留在表面展示层面，对代码中涉及的数据结构和算法逻辑缺乏深入解析，导致对代码实现的理解不够透彻，尤其对新手来说存在较大障碍。本次计划从原理到代码实现进行全面解析，深入解读代码中每一个数据结构的含义和作用逻辑。可以说，VINS系列是vio和SLAM传感器融合领域的必读经典之作，希望能在分享中为读者带来启发。
GitHub官方公开开源了VINS-mono、VINS-Fusion、VINS-mobile三个库，还有一个VINS-course项目，它是贺一家基于VINS-Mono开发的手写版后端代码，无需使用ceres或ROS框架，该代码对理解VINS算法，尤其是后端部分的理解非常有帮助。
未来有机会，我计划深入解析vins-fusion的全程流程。实际上，从mono到fusion的过渡相对平滑，掌握mono后，fusion的核心流程也容易理解。
VINS-Mono
我的GitHub仓库https://github.com/iwander-all/vins-mono-self-improved/对vins-mono进行了少量的优化，具体修改内容可参考这篇介绍。此外，基于vins-mono开发了一个双目vio系统https://github.com/iwander-all/VINS-Dual-VINS-Mono-VIO/，感谢沈老师课题组的开源支持。
原创内容，转载请先与我联系并注明出处，谢谢！
各个部分的讲解如下链接：
SLAM
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同时定位与地图构建
同时定位与地图构建
SLAM
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解析
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相比之前上学时刚开始学习SLAM，现在不再有精力进行逐行解析，而是将注意力转向搭建开源框架时的流程图记录作为学习记录。
SLAM
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1.总体布局
原论文：
初始化操作在正常运行周期内仅执行一次。前端系统持续不断地从数据源提取特征点并传递给后端系统；后端系统则负责对IMU数据进行预积分处理，并结合优化算法或滑窗技术进行数据优化。在运行周期中，前端和后端系统持续进行数据交互与处理。
或者，
该系统包含以下几个步骤：特征提取及发布、IMU采集与预积分、初始化、滑动窗口与优化、环检测。
代码主要由三个节点构成，其中feature_tracker主要负责特征点的提取与发布，pose_graph则承担关键帧的选取、位姿图的构建以及回环检测的任务。vins_estimator节点功能最为丰富，不仅涵盖了初始化、滑窗优化等后端功能，还整合了IMU预积分等前端处理，并在此节点中划分了两个独立的线程。
一般来讲，一个标准的SLAM系统是前后端分离的，如下图所示，
VINS系统中，前端仅负责光流计算，而初始化相关工作则整合到vins_estimator模块中。
我认为，VINS系统采用这种设计主要是因为如果将IMU数据处理放在前端，经过预积分后仍需通过advertise指令发送至ROS系统，以便后端接收处理。相比之下，直接将IMU数据传输至后端进行处理，可以减少不必要的通信开销。
VINS结点通信过程如下图所示，
或者更具体一些，
2.VINS系统的启动
启动VINS系统时，首先执行一下bash文件，启动roscore脚本，然后就是启动launch文件了，这些内容包括：
roslaunch vins_estimator euroc.launch
roslaunch vins_estimator vins_rviz.launch
rosbag play YOUR_PATH_TO_DATASET/MH_01_easy.bag值得一看的是查看euroc.launch文件的内容，该文件位于source/vins_estimator/launch目录中。
2.1 euroc.launch文件
2.1.1 launch文件内的局部变量配置
<arg name="config_path" default = "$(find feature_tracker)/../config/euroc/euroc_config.yaml" />
<arg name="vins_path" default = "$(find feature_tracker)/../config/../" />这里定义了两个路径，这两个路径在代码中频繁使用。其中，config_path表示配置文件的路径。要找到config_path的路径，首先，找到find feature_tracker所在的路径，然后返回其父目录，最后在config/euroc文件夹中查找euroc_config.yaml配置文件，该文件中定义了ROS主题、相机参数、特征提取的极限值以及IMU参数。
就是vins_path，主要所有的程序都是基于这个路径，它是feature_tracker的上级组件。
例如，以feature_tracker为例，后续的结构完全相同，整体结构清晰易懂。
<node name="feature_tracker" pkg="feature_tracker" type="feature_tracker" output="log">
<param name="config_file" type="string" value="$(arg config_path)" />
<param name="vins_folder" type="string" value="$(arg vins_path)" />
</node>注意，vins_pose多了4个变量的定义：
<param name="visualization_shift_x" type="int" value="0" />
<param name="visualization_shift_y" type="int" value="0" />
<param name="skip_cnt" type="int" value="0" />
<param name="skip_dis" type="double" value="0" />visualization_shift_x和visualization_shift_y用于表示位姿图优化后，对得到的位姿在x坐标和y坐标的偏移量（通常设为0）。skip_cnt在pose_graph_node的process()函数中，表示每隔skip_cnt个图像帧才会进行一次处理。skip_dis同样在pose_graph_node的process()函数中，其作用是将相隔时间超过SKIP_DIS的图像创建为位姿图中的关键帧。
2.2 vins_rviz.launch文件
打开rviz进行可视化。
<launch>
<node name="rvizvisualisation" pkg="rviz" type="rviz" output="log" args="-d $(find vins_estimator)/../config/vins_rviz_config.rviz" />
</launch>令人惊喜地超越了性能的水平，我认为这得益于其简洁的设计和高效的代码结构。
读到了一篇非常优秀的文章，<>，尽管阅读量不高，但写作风格独到。我决定不再重复阐述，现附上文章链接。
参考文献：
《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》 秦；
《从零开始手写VIO》贺、高、崔；
《VINS论文推导及代码解析》崔；
《主流VIO技术综述及VINS解析》崔；
《因子图的理论基础》董靖博士；
《SLAM十四讲》高；
Manii；
《古月 · ROS入门21讲》古月