几个重要的对象

estimator

VINS Mono的主要功能被封装成了一个类Estimator，在vins_estimator_node中，通过创建一个Estimator的实例estimator来实现功能。我把estimator称作VINS系统，VINS系统有两种状态：

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enum SolverFlag
{
    INITIAL, // 还未成功初始化
    NON_LINEAR // 已成功初始化，正处于紧耦合优化状态
};

f_manager

与滑动窗口中特征点相关的操作，被封装为了一个类FeatureManager。在estimator对象内部创建了一个FeatureManager的实例f_manager，作为estimator的成员变量，它负责完成滑动窗口中的特征点管理，三角化，以及关键帧相关的操作。

初始化概述

当Estimator::processImage()接收到图像特征点数据后：

  1. 先调用FeatureManager::addFeatureCheckParallax()函数，把图像特征点数据存入FeatureManager对象，并判断是否把滑动窗口中的第二最新帧选为关键帧，然后选择滑动窗口时的边缘化策略marginalization_flag(MARGIN_OLD or MARGIN_SECOND_NEW)。

  2. 然后检查相机与IMU的外参是否已经标定，如果未标定，则进行在线标定(在线标定有失败的可能性)。

  3. 接着再去检查VINS系统的状态，当VINS系统第一次启动，以及VINS系统重启的时候，会处于INITIAL状态。当VINS系统处于INITIAL状态时，会存在两种情况，一是滑动窗口中图像特征点数据的帧数（当前读入的帧也计算在内）没有达到滑动窗口大小WINDOW_SIZE，另一种情况是滑动窗口已经满了。

滑动窗口未塞满

由于图像特征点数据是一帧一帧的塞到滑动窗口中的，所以在VINS系统刚刚启动或者刚刚重启的时候，滑动窗口会没有塞满，此时不进行初始化操作，而且每来一帧图像特征点数据，都会塞到滑动窗口中，直到数量达到WINDOW_SIZE。（代码中窗口大小实际上是WINDOW_SIZE + 1，不过问题不大）

滑动窗口已塞满

当滑动窗口塞满后，先检查相机与IMU的外参是否已经标定，以及离上次初始化操作的时间间隔是否大于一个阈值（比如代码中的0.1s）。如果外参已经标定，且时间间隔大于阈值，才进行初始化操作，否则不进行初始化。初始化操作由Estimator::initialStructure()完成。

在滑动窗口已塞满的情况下，如果由于不满足条件而未进行初始化操作，或者初始化操作失败，则会根据marginalization_flag对窗口进行滑动操作Estimator::slideWindow()。