1.一种视觉惯性系统的误差修正方法，其特征在于，包括：
根据统计数据判断当前视觉惯性系统是否处于静止状态，其中，所述统计数据包括下述一项或多项：所述当前视觉惯性系统中惯性测量单元输出的方差、预设时间内的标准速度或所述当前视觉惯性系统中的摄像头所采集图像中特征点的位移；
如果所述当前视觉惯性系统处于静止状态，则获取所述当前视觉惯性系统进入所述静止状态时各状态属性的参数值作为观测值，并获取各观测值分别所对应的预测值，其中，所述状态属性至少包括速度；
对于任意一个状态属性，利用该状态属性的观测值对其预测值进行修正。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据统计数据判断当前视觉惯性系统是否处于静止状态，包括如下方式中的一项或多项：
判断当前视觉惯性系统中惯性测量单元输出的方差是否低于设定方差阈值；或者，
在设定时间内判断当前视觉惯性系统的最大速度是否不超过预设速度；或者，
判断当前视觉惯性系统中的摄像头所采集图像中特征点的位移是否超过设定的像素阈值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于任意一个状态属性，利用该状态属性的观测值对其预测值进行修正，包括：
对于任意一个状态属性，将该状态属性的观测值与其预测值作差，得到估计误差；
利用所述估计误差对该状态属性的预测值进行修正。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用所述估计误差对该状态属性的预测值进行修正，包括：
基于卡尔曼滤波或非线性优化算法，利用所述估计误差对该状态属性的预测值进行修正。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述当前视觉惯性系统处于静止状态，则获取所述当前视觉惯性系统进入所述静止状态时各状态属性的参数值作为观测值，包括：
如果所述当前视觉惯性系统第一次进入静止状态，则分别将获取的所述当前视觉惯性系统进入所述静止状态时的速度、位置和航向的参数值作为观测值。
6.一种视觉惯性系统的误差修正装置，其特征在于，包括：
静止状态判断模块，被配置为根据统计数据判断当前视觉惯性系统是否处于静止状态，其中，所述统计数据包括下述一项或多项：所述当前视觉惯性系统中惯性测量单元输出的方差、预设时间内的标准速度或所述当前视觉惯性系统中的摄像头所采集图像中特征点的位移；
观测值获取模块，被配置为如果所述当前视觉惯性系统处于静止状态，则获取所述当前视觉惯性系统进入所述静止状态时各状态属性的参数值作为观测值，并获取各观测值分别所对应的预测值，其中，所述状态属性至少包括速度；
修正模块，被配置为对于任意一个状态属性，利用该状态属性的观测值对其预测值进行修正。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述静止状态判断模块，具体被配置为如下方式中的一项或多项：
判断当前视觉惯性系统中惯性测量单元输出的方差是否低于设定方差阈值；或者，
在设定时间内判断当前视觉惯性系统的最大速度是否不超过预设速度；或者，
判断当前视觉惯性系统中的摄像头所采集图像中特征点的位移是否超过设定的像素阈值。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述修正模块，包括：
估计误差确定单元，被配置为对于任意一个状态属性，将该状态属性的观测值与其预测值作差，得到估计误差；
状态修正单元，被配置为利用所述估计误差对该状态属性的预测值进行修正。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述状态修正单元，具体被配置为：
基于卡尔曼滤波或非线性优化算法，利用所述估计误差对该状态属性的预测值进行修正。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述观测值获取模块，具体被配置为：
如果所述当前视觉惯性系统第一次进入静止状态，则分别将获取的所述当前视觉惯性系统进入所述静止状态时的速度、位置和航向的参数值作为观测值。