视觉惯性融合在机器视觉导航中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 提高导航定位精度：
视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好，但在遇到特征较少的场景时可能无法工作。惯性传感器（IMU）则具有输出频率高、能输出6DoF（六自由度）测量信息等优点，在短时间内可以提供较好的跟踪效果。两者融合可以互补优缺点，提高导航定位的精度和稳定性。
2. 实现自主导航：
视觉和惯性导航均不依赖外部设施支撑，因此可以实现自主导航。这对于无人机、无人车以及移动机器人等无人平台的广泛应用具有重要意义。
3. 应用于多种场景：
视觉惯性融合技术可以应用于多种场景，如无人驾驶、增强现实、机器人技术、无人机导航以及虚拟现实等领域。在无人驾驶领域，该技术能够确保车辆在复杂环境中实现精确导航和自主驾驶；在增强现实领域，它可以为用户提供更加自然、真实的交互体验。
4. 算法研究与进展：
在视觉惯性融合算法方面，松耦合算法是其中的一种重要方法。它主要依靠卡尔曼滤波器及其后续改进版本，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）以及粒子滤波器（PF）等。这些算法的研究进展为视觉惯性融合在机器视觉导航中的应用提供了有力支持。
视觉惯性融合在机器视觉导航中具有广泛的应用前景和重要的研究价值。
