У даній роботі досліджується застосування алгоритму Візуально-інерційного SLAM (Visual Inertial Simultaneous Localization and Mapping) для навігації автономного робота. З розвитком технологій автономної навігації, постає потреба в ефективних методах, які дозволяють роботам орієнтуватися у складних середовищах. Візуально-інерційний SLAM поєднує дані з камер та інерціальних вимірювальних пристроїв, що забезпечує високу точність локалізації та побудови карти.

Ця робота спрямований на одночасну локалізацію та нанесення на карту робота в невідомому внутрішньому середовищі, використовуючи дані одометрії інерційного вимірювального пристрою (Inertial Measurement Unit) та особливі точки, виявлені стереокамерою. Для досягнення цієї мети реалізовано розширений підхід на основі фільтра Калмана. Фільтр Калмана є оптимальною лінійною оцінкою для моделей лінійної системи з адитивним незалежним білим шумом як у системах прогнозування, так і в системах спостереження. Розширений фільтр Калмана адаптував методи числення, а саме багатовимірні розкладання в ряд Тейлора, для лінеаризації нелінійної моделі.