LARVIO代码学习以及基本框架

LARVIO代码学习以及基本框架
最近由于项目原因，对MSCKF进行了一定的研究，在其基础上进行开发，但是17年开源的代码不管是初始化还是后期跟踪、悬浮等问题，均为解决，在20年3月份qxc开源了LARVIO（https://github.com/PetWorm/LARVIO），基于MSCKF基本框架开发的一个可使用版本的VIO。
在传统的MSCKF的基础上其主要做了以下改进：
1、引入Hybrid EKF；
2、在线对IMU进行标定；
3、初始化部分：静态初始化、动态初始化，其中静态初始化采用视觉来判断是否存在移动，动态初始化为借鉴VINS初始化模块；
4、在视觉前端对特征点跟踪过程中，添加了ORB描述子剔除策略，提高特征点精度；
5、采用ZUPT（零速校正）应对静态、悬浮情况；
等等。。。。。。。。。。。。。。。。。。
下面我们来看程序，程序主要有三个主程序：System.cpp、ImageProcessor.cpp、LarVio.cpp ，其中System.cpp为程序主框架，负责系统参数初始化（不包括SLAM初始化）等；ImageProcessor.cpp主要为视觉前端，特征点的跟踪剔除等功能；LarVio.cpp为滤波跟踪，包括系统初始化、IMU预计分、添加特征点、扩充状态量、ZUPT校正、管理跟踪特征点等功能；
首先来看System.cpp；主要程序流程如下所示：

ImageProcessor.cpp主要流程图如下所示：

LarVio.cpp主要流程图如下所示：