【IMU/VIOSLAM易混淆知识点】IMU坐标系和其他坐标系关系梳理以及SLAM中BA优化概念

IMU测量值所在坐标系

imu测得的加速度和角度是在imu系下的
imu系和body坐标系存在一个固定的RT 也可以认为imu系就是body系

SLAM中的世界坐标系

世界坐标系有时候也被称为惯性系 这个纯是工程师自行定义的 比如说可能是第一帧的body坐标系就认为是世界坐标系了 东北天坐标系可以认为是世界坐标系的一种

IMU测得的数据需要转到世界坐标系

imu测得的加速度需要转到世界坐标系消除g的影响而w不用 w不用是因为不考虑地球的自转 所以导弹什么的还是需要考虑自转 甚至还有其他的因素 但是需要通过旋转矩阵求世界坐标系下的角速度表示

BA算法相关

BA是优化求解 不同于解析式 并且是已知3D点坐标的 如果是双目或者点云或者rgbd很容易求得3D点 3Dto2D应用的PnP 既优化3D点坐标也优化自身RT（帧间） 通过3D投影到2D和实际的2D投影做差就是误差
但是单目就很惨 初始化即特征点匹配+八点法求矩阵+用矩阵恢复RT+用rt恢复3D即深度　然后才能进行3Dto2D然后BA

ORBSLAM2缺点从算法角度去看

imu帮助相机做了帧间RT 当然还有别的事但这里不提 特征点匹配还是得相机自己来
所以orbslam2 只有相机还要做这么多事情 运动快了特征点都凑不齐八对解不开方程后面全凉凉 不稳定呀 然后运动起来之后也不敢快。。。真的凉凉。。。而且这要计算的东西很多 还涉及BA 效果不太理想属实正常。。