VINS에서 초기화는 매우 어려운 문제이다. VINS-mono에서 초기화 과정은 크게 두 가지 과정으로 거친다.

1. Visual onsly SFM
2. Visual-Interial Aligment

먼저 Visual 정보만으로 대략적인 초기 값을 구한 다음, IMU measurement 값을 정렬히는 방법이다.

Five point algorithm

최소한 다섯 개의 포인트 매칭을 사용하여 카메라의 상대적인 위치와 3D 구조를 복구하는데 사용된다. Five-point algorithm은 3D 포인트와 2D 이미지 좌표 간의 투영 관계를 모델링하고, 이를 통해 카메라의 모션과 3D 구조를 추정할 수 있다.

단계는 다음과 같다.

1. 포인트 매칭: 최소한 다섯 개의 포인트 매칭을 수집한다. 이 포인트들은 두 개의 이미지에서 동일한 물체 또는 feature의 위치를 나타내는 2D 포인트들입니다.
2. normalization: point들의 좌표를 normalization하여 입력데이터를 준비한다. 정규화 과정은 다음과 같다.

2-1. 평균 제거( 모든 포인트의 좌표값에 대해 평균값을 제거하고 해당 값을 모든 포인트에 뺀다. 즉, 평균 좌표에 대한 편차를 살린다고 보면 된다.) 평균 제거된 2D 포인트 좌표: (x', y') = (x - x_mean, y - y_mean)

2-2. 스케일 조정: 2-1에 구했던 좌표에 norm을 나눠준다고 보면 된다.

d_mean = sqrt((x' - x_mean)^2 + (y' - y_mean)^2)

스케일 조정된 2D 포인트 좌표: (x'', y'') = (x' / d_mean, y' / d_mean)