静态初始化（Static Initialization）和 动态初始化（Dynamic Initialization）在多视图几何SLAM系统中各有优缺点，具体到MSCKF 与VINS-Mono的实现对比如下：
静态初始化（MSCKF的实现）
特点
静态初始化依赖于设备保持静止不动一段时间，通过分析IMU的加速度和角速度来估计重力方向与尺度，并从视觉数据中恢复初始状态（如相机到IMU的姿态与速度）。
优点
- 实现简单
- 算法直接利用静止状态时IMU的特性，假定无外界运动干扰，能够快速恢复重力方向。
- 计算稳定
- 静止时IMU噪声较小，初始化过程的数值计算更加稳定。
- 无动态需求
- 对环境和初始状态没有过多要求，适用于一些启动前可以固定设备的场景。
缺点
- 依赖静止场景
- 要求系统在初始化时完全静止，限制了某些动态环境下的应用。
- 易受IMU偏置影响
- 如果IMU的偏置较大（如陀螺仪漂移或加速度计误差），可能导致初始化误差，进而影响后续状态估计。
- 初始化时间依赖
- 需要等待设备静止一定时间，影响启动效率。
动态初始化（VINS-Mono的实现）
特点
动态初始化允许设备在运动中完成初始化，通常通过视觉几何约束（如三角化或PnP）结合IMU数据进行优化，推断初始状态参数。
优点
- 灵活性强
- 系统可以在设备运动时完成初始化，适用于动态或实时性要求较高的场景。
- 无需特定场景
- 不依赖静止状态，可在一般环境下自由完成初始化。
- 联合优化精度高
- 通过视觉和IMU联合优化，可以提高初始参数估计的准确性。
缺点
- 复杂度较高
- 动态初始化需要融合更多信息（多帧图像、IMU数据），实现上更复杂。
- 易受运动模式影响
- 如果设备初始运动模式较单一（如纯平移或纯旋转），可能导致初始化退化。
- 初始精度依赖环境
- 在特征稀疏或运动模糊严重的环境中，动态初始化可能失败或误差较大。
总结对比
| 维度 | 静态初始化（MSCKF） | 动态初始化（VINS-Mono） |
|---|---|---|
| 环境要求 | 需要静止环境 | 适应动态环境 |
| 初始化精度 | 精度较高，但依赖IMU偏置校准 | 精度较高，但依赖视觉信息质量 |
| 灵活性 | 灵活性较低，无法应对动态初始化需求 | 灵活性高，可在运动中完成初始化 |
| 实现复杂度 | 较低 | 较高 |
| 适用场景 | 静态环境、启动时间充裕的应用 | 动态环境、实时性要求高的应用 |
应用建议
- 如果场景允许设备在启动时保持静止，且对实现复杂度要求较低，**静态初始化（MSCKF方式）**是一个稳健的选择。
- 如果设备必须在动态环境中快速启动，且允许较高的算法复杂度，**动态初始化（VINS-Mono方式）**是更合适的选择。
详细的openvins静态初始化可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/440086046，动态初始化参考vins_mono