目前网上有很多分析文章，但是都只是一些比较基础的原理分析，而且很多量，虽然有推倒，但是往往没有讲清楚这些量是什么，为什么要有这些量，这些量是从哪来的，也没有刷通整个代码，或者太简练了，对新手不友好。这一次我计划从原理/代码一步步刷通整个VINS，并且说清楚代码中遇到的每一个数据结构对应的作用是什么。vins系列可以说是vio或者是SLAM传感器融合的必读经典巨作，希望你能从我的分享中有所收获。 github官方上开源了VINS-mono，VINS-Fusion和VINS-mobile，还有另一个VINS-course是贺一家基于VINS-MONO的手写后端版(不用ceres/ROS)的代码，这个代码对VINS的理解，尤其是后端的理解非常有帮助。后续有时间的话，我会写一下vins-fusion的全流程解析。实际上，mono和fusion的区别不是很大，如果mono彻底明白了，fusion(的主流程也)很好理解的。官方链接：vins-mono, vins-fusion, vins-mobile 我的github请点击此处，对vins-mono进行了一些小的修改，修改的地方请见此处的介绍。另外，我根据vins-mono开发了一个双目vio系统，感谢沈老师课题组的开源。

各个部分的讲解内容如下：

【SLAM】VINS-MONO解析——综述【SLAM】VINS-MONO解析——feature_tracker 【SLAM】VINS-MONO解析——IMU预积分【SLAM】VINS-MONO解析——vins_estimator 【SLAM】VINS-MONO解析——初始化(理论部分) 【SLAM】VINS-MONO解析——初始化(代码部分) 【SLAM】VINS-MONO解析——后端优化(理论部分) 【SLAM】VINS-MONO解析——后端优化(代码部分) 【SLAM】VINS-MONO解析——sliding window 【SLAM】VINS-MONO解析——回环检测【SLAM】VINS-Fusion解析——流程【SLAM】VINS-MONO解析——对vins-mono的修改使流程逻辑更清晰【SLAM】VINS-MONO解析——基于vins-mono的slam系统开发【SLAM】面试常见问题

1.总体布局

原论文：在正常运行过程中，初始化只进行一次。前端负责不断地提取特征点发给后端；后端负责IMU数据采集，预积分和优化/滑窗等操作。前端和后端在运行过程中不断地循环。或者，这个系统包括以下几个过程：特征提取与发布；IMU提取与预积分；初始化；滑窗与优化；回环检测。代码主要包括3个node：feature_tracker，vins_estimator，pose_graph，其中feature_tracker仅负责特征点提取和发布，pose_graph关键帧的选择/位姿图建立/回环检测，而vins_estimator的内容最多了，包含了初始化，滑窗，优化等后端内容和IMU预积分等前端内容，并且在这个结点里分出了2个线程。一般来讲，一个标准的SLAM系统是前后端分离的，如下图所示，而VINS系统，他的前端仅包括光流计算；初始化等工作都放在vins_estimator里面了。我的理解它之所以这么做，是因为IMU的数据获取如果放在前端，预积分完了之后还需要advertise到ROS系统里，让后端接收，与其这样，还不如让后端直接接收IMU数据就在后端处理了，减少通信过程。 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source一下bash文件，roscore，然后就是启动lauch文件了，它们包括：

roslaunch vins_estimator euroc.launch 
roslaunch vins_estimator vins_rviz.launch
rosbag play YOUR_PATH_TO_DATASET/MH_01_easy.bag

首先看一下euroc.launch文件的内容，它在source/vins_estimator/launch目录下。

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path，而这两个path在代码中大量出现，第一个是config_path，即配置文件的路径。后面内容的意思是要想找到config_path的路径，首先先找到find feature_tracker所在路径，然后返回上一层目录，再找到config/euroc文件夹下的euroc_config.yaml配置文件，里面定义了ROS topic，相机参数，特征提取的极限值，IMU参数。然后就是vins_path，基本上所有的程序都是基于这个路径，它是feature_tracker的上一层。

2.2.2 node结点的定义

就以feature_tracker为例，后面都是一样的，内容很好理解。

<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表示在进行位姿图优化后，对得到的位姿在x坐标和y坐标的偏移量（一般都设为0）； skip_cnt在pose_graph_node的process()中，表示每隔skip_cnt个图像帧才进行一次处理； skip_dis也在pose_graph_node的process()中，目的是将距上一帧的时间间隔超过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>

2.3 利用evo进行性能测试

看到了一个非常好的文章，https://blog.csdn.net/Hanghang_/article/details/104535370，虽然目前阅读量不高，但是写的真好，我就不再重复写了，这里附上链接。

参考文献：

《VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator》秦神《从零开始手写VIO》贺神，高神，崔神；《VINS论文推导及代码解析》崔神；《主流VIO技术综述及VINS解析》崔神；《因子图的理论基础》董靖博士；《SLAM十四讲》高神； https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/85793998 Manii；《古月 · ROS入门21讲》古月神