El enjambre de pequeños UAV es una tecnología emergente que permitirá realizar tareas cooperativas abundantes. Para abordar el problema de posicionamiento del enjambre de UAV, la localización cooperativa (CL) ha sido estudiada intensamente, ya que utiliza mediciones relativas para mejorar la disponibilidad y precisión del posicionamiento del enjambre en entornos sin GPS. Además de depender de la medición de rango entre UAV, los algoritmos CL tradicionales necesitan colocar anclajes como referencias de ubicación, lo que limita su aplicabilidad. Para implementar un sistema de navegación de enjambre sin infraestructura, una cámara de consumo junto con un dispositivo inercial puede proporcionar información rica del entorno, que puede ser reconocida como una especie de referencia de ubicación local. Este artículo tiene como objetivo analizar el rendimiento fundamental de la CL de rango visual-inercial, que también es una métrica popular para la planificación de UAV y la optimización de sensores, especialmente en entornos con recursos limitados. Específicamente, se construye una matriz de información de Fisher (FIM) en forma cerrada de CL de rango visual-inercial en la variedad RnxSO(n). Al introducir una FIM equivalente y utilizar la esparsidad de la FIM, el rendimiento de la estimación de pose puede ser calculado de manera eficiente. Una serie de simulaciones numéricas valida su efectividad para analizar el rendimiento de la CL.