Dec, 2023

脑启发式视觉里程计：通过系统方法实现速度和可解释性的平衡

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TL;DR该研究介绍了一种集传统视觉测距方法和全连接网络方法于一体的创新系统，通过独立处理各个自由度并注重因果推断来提高可解释性，从而在保持精度的同时大幅提高处理速度，并在根均方误差中实现 5% 的降低，成功弥合长期以来视觉测距研究中速度和精度之间的鸿沟，为实时导航和机器人系统的广泛应用提供了更高效和可靠的视觉测距解决方案。
发现论文，激发创造
  • 视觉里程计再探：应该学习什么？

    本文提出了一种单目视觉里程计算法，它结合了基于几何方法和深度学习的思想，并利用两个卷积神经网络进行深度估计和光流估计。在 KITTI 数据集上的实验表明，该算法具有较强的鲁棒性和良好的性能。

    Sep, 2019

  • 机器人视觉惯性里程计

    本文提出了一种新颖的机器人中心视觉惯性导航系统的公式，在滑动窗口滤波框架内进行设计，使用单眼相机和 6 轴 IMU 实现高精度的运动跟踪，将 VINS 相对于运动的局部坐标系进行重构，以获得更高精度的相对运动估计，并提出 R-VIO 算法。该算法在 Monte Carlo 的模拟实验和真实环境实验中进行了广泛测试，并显示出在一些方面打破了当前技术的局限性。

    May, 2018

  • 自我改进的视觉里程计

    我们提出了一种自我监督学习框架，使用未标记的单眼视频序列生成大规模监督，用于训练视觉里程计前端，并使用输出来创建自我监督数据集以重新训练前端。

    Dec, 2018

  • 带姿态监督的显著稀疏视觉里程计

    该论文提出了一种新的混合视觉里程计（VO）框架，利用仅姿态监督来平衡鲁棒性和对大量标注的需求，并采用自我监督的同态学习和随机基于补丁的显著点检测策略，提高系统在各种具有挑战性的环境中的泛化能力。该方法在标准数据集上具有竞争力的性能，并在极端和未知场景中表现出更高的鲁棒性和泛化能力，甚至超过基于密集光流监督的最先进方法。

    Apr, 2024

  • 共振网络的神经形态视觉里程计

    本文提出一种利用神经学中向量符号体系（VSA）的计算范式构建的适用于神经形态计算的视觉里程计（VO）算法。该 VO 网络不仅可以生成并存储所呈现视觉环境的工作内存，同时在估计摄像机的位置和方向变化的同时更新这个工作内存。该文实验验证了该方法在机器人的简单任务和基于事件的数据集上关于 SLAM 任务的高性能表现。

    Sep, 2022

  • 使用在线误差纠正的无监督深度网络进行视觉辅助的绝对轨迹估计

    本研究介绍了一种无监督深度神经网络方法，用于融合 RGB-D 图像和惯性测量进行绝对轨迹估计。我们的网络在没有 IMU 固有参数或 IMU 与相机之间的外部校准的情况下进行学习，学习整合 IMU 测量并生成假设轨迹，然后根据空间像素坐标的缩放图像投影误差的雅可比矩阵进行在线更正。在 KITTI Odometry 数据集上与最先进的视觉惯性测距，视觉测距和视觉同时定位和地图构建（VSLAM）方法进行了比较，表现出有竞争力的测距性能。

    Mar, 2018

  • DeepVO：用深度递归卷积神经网络实现端到端视觉里程计

    本文提出了一种新的、基于深度循环卷积神经网络（RCNNs）的单目 VO 的端到端框架，通过该框架，可以直接从一系列原始 RGB 图像（视频）中推断出姿态，同时具备学习有效特征表示、深度循环神经网络中的序列动力学和关系的功能，实验验证了该技术具备与传统 VO 系统相当的竞争力。

    Sep, 2017

  • ViPR: 基于视觉里程计辅助的 6 自由度相机定位姿态回归

    提出了一种使用深度学习技术的长期机器人导航方法 ViPR，通过结合绝对位姿估计和相对位姿估计，利用时序信息和模块化的设计，并在已知数据集和工业数据集上取得了较好的效果。

    Dec, 2019

  • 自监督端到端视觉里程计的几何一致性

    该论文提出了一种利用几何结构作为自我监督信号的无监督深度视觉里程计学习范例，并表明这种方法与监督学习方法在性能上的竞争力相当。

    Apr, 2018

  • RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性测距

    本研究设计了一种名为 RD-VIO 的新型视觉惯性测距系统，能够处理动态场景和纯旋转问题，并通过 IMU-PARSAC 算法和延迟三角测量技术来提高在这些问题上的性能。实验证明，在动态环境中，所提出的 RD-VIO 相较于其他方法具有明显优势。

    Oct, 2023