为什么视觉惯性里程计都是基于扩展卡尔曼进行的

视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry，简称VIO）是一种利用摄像机和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称IMU）进行运动估计的技术。由于IMU的数据是连续的、高频的，而相机的数据是离散的、低频的，因此需要将两者进行融合，得到更加准确的运动估计结果。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，简称EKF）是一种常用的融合IMU和相机数据的方法，因此在VIO中也常常使用扩展卡尔曼滤波进行运动估计。EKF可以将IMU和相机数据进行状态估计，同时对系统的不确定性进行建模和处理，从而得到更加准确的运动估计结果。此外，EKF具有高效、灵活、易于实现等优点，因此在VIO中被广泛应用。