MambaVO: Deep Visual Odometry Based on Sequential Matching Refinement and Training Smoothing

📄 arXiv: 2412.20082v2 📥 PDF

作者: Shuo Wang, Wanting Li, Yongcai Wang, Zhaoxin Fan, Zhe Huang, Xudong Cai, Jian Zhao, Deying Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-28 (更新: 2025-04-07)

💡 一句话要点

提出MambaVO以解决深度视觉里程计中的匹配模糊问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 深度视觉里程计 匹配精炼 几何初始化 束调整 趋势感知惩罚 实时性能 自动驾驶 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有深度视觉里程计方法在复杂场景下存在匹配模糊问题，导致姿态估计的准确性和鲁棒性下降。
  2. 本文提出MambaVO，通过稳健初始化、基于Mamba的序列匹配精炼和光滑训练来提升匹配质量和姿态估计。
  3. 在公共基准测试中，MambaVO和MambaVO++展示了最先进的性能，确保了实时运行并显著提升了姿态估计的准确性。

📝 摘要（中文）

深度视觉里程计通过学习优化技术取得了显著进展，但在复杂场景中，模糊匹配导致几何建模和束调整优化中的显著误差，从而影响姿态估计的准确性和鲁棒性。为了解决这一挑战，本文提出了MambaVO，通过稳健初始化、基于Mamba的序列匹配精炼和光滑训练来增强匹配质量并改善姿态估计。具体而言，新的帧通过半稠密几何初始化模块与维护的点-帧图中的最近关键帧进行匹配。然后，经过几何Mamba模块处理的初始化点-帧图利用匹配特征精炼整体帧间匹配。最后，经过可微束调整优化姿态和地图。为应对梯度方差，提出了趋势感知惩罚以平滑训练并增强收敛性和稳定性。最终应用回环闭合模块实现MambaVO++。在公共基准测试中，MambaVO和MambaVO++展示了最先进的性能，同时确保实时运行。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决深度视觉里程计中由于复杂场景导致的匹配模糊问题，现有方法在几何建模和束调整优化中存在显著误差，影响姿态估计的准确性和鲁棒性。

核心思路：MambaVO通过稳健初始化和基于Mamba的序列匹配精炼来提高匹配质量，同时引入光滑训练以增强模型的收敛性和稳定性。这样的设计旨在减少匹配过程中的不确定性，提升整体性能。

技术框架：MambaVO的整体架构包括几个主要模块：半稠密几何初始化模块（GIM）用于与最近关键帧匹配，几何Mamba模块（GMM）用于精炼匹配，最后通过可微束调整优化姿态和地图。

关键创新：最重要的创新点在于引入了基于Mamba的序列匹配精炼和趋势感知惩罚（TAP），这两者有效地提升了匹配的准确性和训练的稳定性，与现有方法相比具有显著的优势。

关键设计：在设计中，GIM模块采用半稠密特征进行几何初始化，GMM模块则利用匹配特征进行精炼，TAP则通过对梯度方差的处理来平滑训练过程，确保模型的快速收敛和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在公共基准测试中，MambaVO和MambaVO++展示了最先进的性能，具体而言，相较于现有方法，MambaVO在姿态估计的准确性上提升了XX%，并且在实时运行方面表现出色，确保了系统的高效性。

🎯 应用场景

该研究在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高视觉里程计的准确性和鲁棒性，MambaVO能够为这些领域提供更可靠的位姿估计，进而提升系统的整体性能和用户体验。未来，随着技术的进一步发展，MambaVO可能在更复杂的环境中展现出更大的应用价值。

📄 摘要（原文）

Deep visual odometry has demonstrated great advancements by learning-to-optimize technology. This approach heavily relies on the visual matching across frames. However, ambiguous matching in challenging scenarios leads to significant errors in geometric modeling and bundle adjustment optimization, which undermines the accuracy and robustness of pose estimation. To address this challenge, this paper proposes MambaVO, which conducts robust initialization, Mamba-based sequential matching refinement, and smoothed training to enhance the matching quality and improve the pose estimation. Specifically, the new frame is matched with the closest keyframe in the maintained Point-Frame Graph (PFG) via the semi-dense based Geometric Initialization Module (GIM). Then the initialized PFG is processed by a proposed Geometric Mamba Module (GMM), which exploits the matching features to refine the overall inter-frame matching. The refined PFG is finally processed by differentiable BA to optimize the poses and the map. To deal with the gradient variance, a Trending-Aware Penalty (TAP) is proposed to smooth training and enhance convergence and stability. A loop closure module is finally applied to enable MambaVO++. On public benchmarks, MambaVO and MambaVO++ demonstrate SOTA performance, while ensuring real-time running.