多传感器的定位系统里，VINS的表现算是比较稳的那一类，适合搞机器人导航、无人机这块。它把相机和IMU的数据融合在一起，优势在于鲁棒性还不错，就算光照差、图像模糊，也能撑得住，定位照样能用。

实时是它的另一大强项。像在动态场景中飞行，前后左右一堆干扰，它也能实时视觉和惯性数据，响应也快，定位精度还挺高。不用手动配置，系统启动就能自动初始化，这点蛮省心。

比较有意思的是它还能在线标定相机和 IMU 的空间/时间关系。以前这些东西都得先离线搞好，现在省事多了，部署起来更灵活。

闭环检测和全局图优化也都有，跑 SLAM 的你应该知道这意味着什么——能自动找回走过的路，定位偏差还能被拉回去，整体精度提升不止一个档次。

用起来的基本流程也不复杂：图像和 IMU 先预，比如用光流跟踪特征点，初始化重力、速度这些参数；后面就是滑窗优化，闭环检测和图优化。配合得挺顺的，工程落地性还挺强。

如果你正好在做GPS 导航融合、搞自动驾驶或者室内定位，可以顺带看看这个配套文章：VINS 系统自动驾驶的革新导航，配合理解更透。

另外如果你还想深入看看相关传感器数据融合，可以翻翻这篇：卡尔曼滤波器在多传感器数据融合中的应用，理解底层逻辑会更清晰。

如果你用 MATLAB 在做 GPS/INS 集成导航，这篇也别错过：MATLAB 实现 GPS/INS 组合导航系统。

，VINS 适合搞集成、搞定位的你，是需要灵活部署的场景。如果你正忙着调导航系统，试试它，真的省不少麻烦。