整个VINS-MONO系统，较容易在系统静止或外力给予较大冲击时产生轨迹漂移，原因是imu的bias在预积分中持续发散，视觉重投影误差产生的约束失效(如静止)，先验约束可能会在LM的线性求解器中产生无法收敛的情况，导致后端优化完全失效，因视觉静止系统也无法回环。
对这一类问题的定位方向如下
1.标定方向：VINS-MONO对系统标定的要求很高，尤其是imu的内参标定如果不准确还会直接影响双传感器之间的外参，所以定位重心首先应该放在标定的准确性上。另外也应该检验可见光相机的标定准确性，可通过ORB-SLAM等进行验证
2.对时方向，IMU与相机的对时是一个难度较大的事项，如果有MCU从传感器直读数据进行对时的话，会是一个比较好的方式，这样对应的td会比较小。但如果通过vins-mono自己的优化对时的话，实际是异步的方式，比较容易受到各种因素的干扰，如视觉数据通过网络输入产生的延时，通过VI数据接口进入主控中的vins系统处理也会有延时，这个问题目前我们还在处理当中
3.imu本身的数据问题导致权重变化，使视觉约束无法再拉回imu的偏移，这个是之前定位问题的思路，但是实际位置姿态的估计是由3种核心约束构成的，后续定位过程中我们发现了先验约束是直接进入了无法迭代的状态，即在舒尔补或cholesky分解的过程就出现了严重问题，这个问题的定位需要更多的打印日志与数据分析，我们暂时排除了这种可能性将更多的精力放到了lamda数据NAN值上。为何在静止状态时视觉约束无法将imu轨迹漂移拉回，这个也是需要深度定位的问题，后续在问题解决后我们会给出分析与对应的解决手段
如果大家有解决同类问题的经验也可以进行探讨与分析。
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