Visual-Inertial Odometry Toolkit
Visual-Inertial Odometry Toolkit（VIO Toolkit）是一个面向视觉惯性里程计研究和应用的开源工具包，提供了VIO算法实现、评估、标定和部署等完整功能。工具包支持多种VIO范式，包括松耦合方法（基于滤波/优化的松耦合）、紧耦合方法（MSCKF、ROVIO、VINS、OKVIS等）、基于学习的VIO（端到端深度VIO、学习型IMU预积分、神经VIO）、多传感器融合VIO（视觉-惯性-激光/GPS/轮速计融合）等；支持多种传感器，包括单目相机、立体相机、RGB-D相机、IMU、激光雷达、轮速计等；支持多种标定方法，包括相机内参标定、IMU标定、相机-IMU外参标定、时间同步标定等；支持多种初始化方法，包括静态初始化、动态初始化、基于运动的初始化等；支持多种评估指标和数据集，包括TUM、EuRoC、KITTI、ADVIO等。工具包基于C++和Python实现，提供了与ROS、OpenCV、Eigen、Ceres、GTSAM、g2o等工具的接口，支持多种机器人平台和嵌入式设备。工具包采用BSD 3-Clause开源协议，GitHub星标超过1000，是VIO领域使用最广泛的开源工具之一。
项目说明
Visual-Inertial Odometry Toolkit（VIO Toolkit）是一个面向视觉惯性里程计研究和应用的开源工具包，提供了VIO算法实现、评估、标定和部署等完整功能。工具包支持多种VIO范式，包括松耦合方法（基于滤波/优化的松耦合）、紧耦合方法（MSCKF、ROVIO、VINS、OKVIS等）、基于学习的VIO（端到端深度VIO、学习型IMU预积分、神经VIO）、多传感器融合VIO（视觉-惯性-激光/GPS/轮速计融合）等；支持多种传感器，包括单目相机、立体相机、RGB-D相机、IMU、激光雷达、轮速计等；支持多种标定方法，包括相机内参标定、IMU标定、相机-IMU外参标定、时间同步标定等；支持多种初始化方法，包括静态初始化、动态初始化、基于运动的初始化等；支持多种评估指标和数据集，包括TUM、EuRoC、KITTI、ADVIO等。工具包基于C++和Python实现，提供了与ROS、OpenCV、Eigen、Ceres、GTSAM、g2o等工具的接口，支持多种机器人平台和嵌入式设备。工具包采用BSD 3-Clause开源协议，GitHub星标超过1000，是VIO领域使用最广泛的开源工具之一。