Odometry는 원래 로봇에 장착된 바퀴의 회전수 등을 이용하여 로봇의 움직임을 트랙킹하고 위치를 추정하는 방식이다. 하지만 고르지 않은 바닥면 등과 같은 요인으로 인해 바퀴를 통해 로봇의 움직임을 트랙킹하는 방식은 굉장히 불안정했다.
이를 개선하기 위해 카메라를 통해 카메라의 움직임을 트랙킹하고 위치를 추정하는 방식이 Nister라는 연구자에 의해 제안되었고, 이 방식은 Visual odometry라는 이름으로 불리게 되었다.
이 부분에 대한 글은 아래의 글에 좀 더 자세하게 설명이 되어있다.
Odometry / Visual odometry 라는 것은 결국에는 상태 추정 (state estimation) 문제로 볼 수 있다. State를 '특정 시간에서의 물체가 가지는 위치 및 방향'으로 정의한다면, State estimation 문제는 '특정 물체의 위치 및 방향을 알아내고, 시간에 따른 움직임을 추정하는 방법'이 된다. 그리고 이 정의는 Odometry / Visual odometry와 똑같은 문제임을 알 수 있다.
이 기술은 로봇, 자동차, 드론 등의 자율주행 및 자율 비행에 필수적으로 사용되고, 가상현실 / 증강현실 기술에도 사용되고 있다. 로봇이 주변 환경과 올바르게 상호작용을 하기 위해서는 그 환경을 이해하는 것 뿐만이 아니라, 그 환경과 나의 관계를 (e.g. 로봇이 환경 속 어디에 위치해있는가) 이해하는 것도 굉장히 중요하다.
이 때, 로봇이 자신의 state (위치와 방향)를 추측하는 작업은 ego-motion tracking이라고 부른다. 이 글에서 설명하려는 Visual-Inertial System은 ego-motion tracking에 사용할 수 있는 시스템 구성 중 하나이다.