NOTE: 아래 내용들은 김연조 et al 의 “속도증분벡터를 활용한 ORB-SLAM 및 관성항법 결합 알고리즘 연구 (2019)” 논문의 관련연구 섹션을 참고하였습니다. MSCKF 계열은 Tightly-coupled Filter-based1 라고 할 수 있다.
특징 많은 특징점 또는 이미지 패치를 필요로 하지 않는다. Optimization-based VIO보다 적은연산량을 필요로 한다. 따라서 가벼운 onboard platform에서 선호된다. MSCKF (2007) {% highlight python %} 요약: 특징점 대신 지난 시점의 카메라 포즈를 상태변수에 포함 {% endhighlight %}
특징점의 확률분포를 가우시안 분포로 근사할 필요가 없기 때문에, 더욱 고정밀의 포즈 추정이 가능 논문2 07 ICRA A.