Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) pueden experimentar problemas de rendimiento significativos durante el vuelo debido a una alta carga de CPU, lo que afecta sus capacidades de vuelo, comunicación y resistencia. Para abordar este problema, este artículo presenta un estimador de estado estéreo-inercial ligero para tratar la cuestión de la alta carga de CPU de ORB-SLAM. Utiliza optimización no lineal y características para incorporar información inercial a lo largo del proceso de Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM). La primera innovación clave es un método de optimización de grueso a fino que tiene como objetivo mejorar la velocidad de seguimiento al abordar de manera eficiente el sesgo y el ruido en los parámetros del IMU. Se propone un novedoso grafo de pose visual-inercial como un observador para evaluar los umbrales de error y guiar al sistema hacia la estimación máxima a posteriori (MAP) solo visual o visual-inercial según corresponda. Además, este artículo introduce la incorporación de datos inerciales en el hilo de cierre de bucle. Los datos del IMU proporcionan la dirección de desplazamiento en relación con las coordenadas del mundo, lo que sirve como una condición necesaria para la detección de bucles. Los resultados experimentales demuestran que nuestro método mantiene una excelente precisión de localización en comparación con otros enfoques de vanguardia en conjuntos de datos de referencia, al tiempo que reduce significativamente la carga de CPU.