近年来四足机器人行业发展迅速,例如国外的MIT,波士顿的Spot mini,国内的宇树、优必选等在四足行业研究颇深,对于机器人本体来说环境是陌生的,它们不能做到像人一样对周围的环境有一个很好的感知,无法在运动过程中通过环境感知自身的位姿,构建环境地图。尽管激光SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）技术,目前应用成熟,但激光传感器价格不菲,目前主要应用在室内,它的体积、重量都较大,应用到一些场景显然不适合,比如无人机、AR、VR这种本身体积就很小,再搭载大体积的激光雷达的话,根本无法使用,也影响美感和性能。所以需要一种体积小、重量轻的SLAM系统。视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping,SLAM）,依靠由相机输入的图像信息,提取环境中有用的信息,估计自身在所处环境中的位姿,并对周围环境建立一个自己可以理解的地图,我们可以利用这个地图来实现在线或者离线的机器人导航、自主充电、独立爬楼梯等相关功能。基于此背景,本文介绍了一种结合相机、惯性测量单元数据（Inertial Measurement Unit,IMU）深度学习的SLAM系统。本论文研究了IMU和相机的联合标定、IMU预积分、IMU预积分的传递、IMU残差雅可比的推导、视觉和IMU融合的优化问题,基于深度学习的回环检测问题。主要内容如下:（1）相机的标定,主要获取相机的内参fx,fy,cx,cy和畸变参数K1,K2,K3,P1,P2;IMU的标定,获取IMU的随机游走和高斯白噪声,IMU和相机之间的时间差,IMU和相机之间的相对变换矩阵。（2）IMU数据进行预积分,计算相机的位移预积分量、旋转预积分量、速度预积分量,构建视觉和IMU之间的联系,估计IMU和相机旋转外参数,利用旋转外参数估计陀螺仪的偏置,利用平移约束优化重力方向,优化初始速度、尺度初始值,将视觉和IMU对齐,对IMU预积分的传递做了分析,着重针对相邻两个时刻的预积分量差值即IMU残差项和对上一帧的路标点在当前帧的投影误差--视觉重投影残差项进行了计算。（3）相机在运动过程中,通过算法估计出的位姿存在一定的误差,随着整个系统的运行,之前产生的误差将不可避免地累积到下一个时刻,使得整个系统出现累积误差,大多SLAM系统采用基于词袋模型的方法来进行回环检测,但是这种检测存在一定的假阳性,本文采用深度学习来进行回环检测可以很好的提升回环检测的召回率。本文将图像数据和IMU数据采用紧耦合进行了融合,采用了基于滑动窗口的优化方法来对相机位姿进行优化,此外针对相机运动存在累积误差,与大多采用基于词袋的方法来进行回环检测不同,本文采用了一种新的基于深度学习的方法来进行回环检测,旨在消除累积误差,提高定位精度。通过进行相机和IMU数据融合,采用优化和基于深度学习的回环检测方法,提高了系统的稳定性、精确性、鲁棒性。