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原理推导知乎

1. GVINS的系统特点

概述了一种名为GVINS的系统，它旨在解决视觉-惯性里程计（VIO）在长时间运行时出现的漂移问题。GVINS通过将全球导航卫星系统（GNSS）的原始数据（包括伪距和多普勒频移）与视觉和惯性数据相结合，使用因子图方法进行紧耦合，从而减小VIO系统的漂移。这种方法的效果包括：

• 减小VIO系统的漂移
• 在室内外环境下均可使用
• 即使在单颗卫星条件下也能使用

这些信息表明GVINS系统能够提供一种更稳定和可靠的导航解决方案，特别是在卫星信号不稳定或缺失的情况下。

2. GVINS的融合导航存在问题

讨论了GVINS（视觉-惯性导航系统）与VIN（视觉-惯性融合导航系统）融合时存在的问题，具体包括：

1. GNSS初始化和坐标转换需要实时进行。
2. GNSS的精度为米级，而VIN的精度为厘米级，GNSS的精度不够。
3. 存在退化情况，具体包括：
   • 低速移动甚至旋转时的问题。
   • 当卫星数量少于4颗时的问题。
   • 当没有GNSS信号时的问题。

这些内容指出了在GVINS与VIN融合时可能遇到的挑战和限制，特别是在精度匹配、卫星数量和信号覆盖方面。

3. GVINS的信号的组成

4. GVINS的信号的组成