英文：Visual-Inertial Odometry 分类：embodied
融合相机图像与 IMU 数据估计机器人运动轨迹的技术（VIO）。视觉提供特征，IMU 提供尺度与短期精度，互补实现鲁棒的运动估计。
技术路线：滤波（MSCKF）、优化（VINS-Mono/VI-SLAM 因子图）、学习（端到端 VIO）；优势：对纹理弱、快速运动鲁棒；挑战：初始化（尺度/重力）、退化场景；与 SLAM 区别：只估计运动（可选局部建图）。
用于无人机（无 GPS 环境）、手机 AR（ARKit/CoreML）、机器人导航与车载导航（隧道）；VIO 是"运动感知"的轻量鲁棒方案。