HDVIO2.0 a été développé pour surmonter les limites de la mesure visuo-inertielle (VIO) conventionnelle, qui dégrade les performances en présence de modèles de véhicules peu disponibles et de perturbations externes persistantes telles que le vent. Il introduit un modèle de dynamique de véhicule translationnelle et rotationnelle à six degrés de liberté (6DoF), étroitement intégré à VIO, tout en minimisant la charge de calcul dans les applications temps réel. Il capture les effets aérodynamiques complexes à l'aide d'un modèle dynamique hybride combinant un modèle de véhicule à masse ponctuelle et des composants basés sur l'apprentissage, et accède aux commandes de contrôle et à l'historique de l'IMU pour représenter la dynamique rotationnelle sous forme de fonction temporelle continue. Il utilise la différence entre les mouvements réels et prévus pour estimer les forces externes et l'état du robot. Il surpasse les méthodes de pointe sur des ensembles de données dynamiques de drones accessibles au public et novateurs, ainsi que lors d'expériences de vol en conditions réelles avec des vents allant jusqu'à 25 km/h. Il démontre que des prédictions précises de la dynamique du véhicule sont possibles même sans connaissance précise de son état.
