VIO 与 SLAM 分别做什么？

视觉惯性里程计 VIO 融合相机与 IMU，估计连续运动。SLAM 同时估计设备位姿与环境地图，通常还包括后端优化、回环检测等机制。具备 VIO 不意味着具备完整建图、全局重定位或地图管理功能。

常见模块

  • 前端：提取视觉或其他特征，估计帧间运动。
  • 后端：利用多次观测与约束优化轨迹和地图。
  • 回环：识别曾经到达的区域，为抑制累计误差提供约束。
  • 重定位：在已有地图中恢复设备位置，需要可辨识的环境信息。

相对定位如何与 GNSS 互补？

VIO/SLAM 常在局部坐标系估计运动；GNSS 提供绝对位置参考。融合时需处理坐标对齐、同步、尺度和测量质量。相对轨迹连续，不一定代表绝对误差保持不变。

现场哪些因素需要验证？

弱光、强光、白墙、重复纹理、雨雾与动态目标都可能影响视觉。激光与雷达也有各自的测量条件和退化方式。应针对目标场景选择互补观测，而不是将任何单一技术描述为全天候万能方案。

极洞关联

Pobot Navi 的双目视觉与组合惯导可为融合定位和深度感知提供信息。完整 SLAM、三维重建、地图持久化与重定位能力，应按软件包、接口与交付范围确认。