BRIGHT-VO: Brightness-Guided Hybrid Transformer for Visual Odometry with Multi-modality Refinement Module

📄 arXiv: 2501.08659v4 📥 PDF

作者: Dongzhihan Wang, Yang Yang, Liang Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-15 (更新: 2025-04-30)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

BrightVO：亮度引导的混合Transformer视觉里程计，结合多模态优化模块，提升弱光环境性能。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉里程计 Transformer 多模态融合 弱光环境 位姿估计

📋 核心要点

  1. 现有视觉里程计方法在弱光环境下表现不佳，因为特征可见性降低，关键点匹配难度增加。
  2. BrightVO利用Transformer进行视觉特征提取，并结合多模态优化模块融合IMU数据，提升位姿估计精度。
  3. 实验表明，BrightVO在正常光照和弱光环境下均优于现有方法，尤其在弱光环境下提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为BrightVO的新型视觉里程计模型，该模型基于Transformer架构，不仅执行前端视觉特征提取，还在后端集成了一个多模态优化模块，该模块融合了惯性测量单元（IMU）数据。通过位姿图优化，该模块迭代地优化位姿估计，以减少误差并提高准确性和鲁棒性。此外，我们创建了一个合成的低光数据集KiC4R，其中包括各种光照条件，以促进在具有挑战性的环境中对VO框架的训练和评估。实验结果表明，BrightVO在KiC4R数据集和KITTI基准测试中均实现了最先进的性能。具体而言，在正常户外环境中，其位姿估计精度平均提高了20％，在弱光条件下提高了259％，优于现有方法。该研究工作已完全开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉里程计在弱光环境下性能下降的问题。现有方法在光照不足时，提取的图像特征质量差，导致位姿估计精度大幅降低，难以满足自动驾驶和机器人导航等应用的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用Transformer强大的特征提取能力，并结合IMU等多模态信息进行位姿优化。Transformer能够更好地捕捉图像中的全局信息，从而在弱光环境下也能提取到有效的特征。IMU数据则可以提供运动先验，帮助优化位姿估计结果。

技术框架：BrightVO的整体架构包含三个主要模块：前端视觉特征提取模块、多模态融合模块和位姿图优化模块。前端视觉特征提取模块使用Transformer提取图像特征。多模态融合模块将视觉特征和IMU数据进行融合。位姿图优化模块利用融合后的信息进行位姿估计和优化。

关键创新：论文的关键创新在于将Transformer应用于视觉里程计的前端特征提取，并设计了多模态融合模块，有效利用了IMU数据。此外，论文还提出了一个合成的低光数据集KiC4R，用于训练和评估VO框架在弱光环境下的性能。

关键设计：Transformer的结构细节未知，但推测使用了自注意力机制来捕捉图像中的长程依赖关系。多模态融合模块的具体融合方式未知，但可能使用了卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波等方法。位姿图优化模块使用了常见的g2o或ceres等优化库。损失函数的设计未知，但可能包含了重投影误差和IMU预积分误差等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BrightVO在KiC4R数据集和KITTI数据集上均取得了state-of-the-art的性能。在正常户外环境中，位姿估计精度平均提高了20%。在更具挑战性的弱光条件下，位姿估计精度提高了259%，显著优于现有方法，证明了BrightVO在弱光环境下的优越性。

🎯 应用场景

BrightVO在自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域具有广泛的应用前景。尤其是在光照条件不佳的环境下，如夜间、隧道、室内等，BrightVO能够提供更准确、更鲁棒的位姿估计，从而提高系统的可靠性和安全性。该研究成果有助于推动自动驾驶和机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Visual odometry (VO) plays a crucial role in autonomous driving, robotic navigation, and other related tasks by estimating the position and orientation of a camera based on visual input. Significant progress has been made in data-driven VO methods, particularly those leveraging deep learning techniques to extract image features and estimate camera poses. However, these methods often struggle in low-light conditions because of the reduced visibility of features and the increased difficulty of matching keypoints. To address this limitation, we introduce BrightVO, a novel VO model based on Transformer architecture, which not only performs front-end visual feature extraction, but also incorporates a multi-modality refinement module in the back-end that integrates Inertial Measurement Unit (IMU) data. Using pose graph optimization, this module iteratively refines pose estimates to reduce errors and improve both accuracy and robustness. Furthermore, we create a synthetic low-light dataset, KiC4R, which includes a variety of lighting conditions to facilitate the training and evaluation of VO frameworks in challenging environments. Experimental results demonstrate that BrightVO achieves state-of-the-art performance on both the KiC4R dataset and the KITTI benchmarks. Specifically, it provides an average improvement of 20% in pose estimation accuracy in normal outdoor environments and 259% in low-light conditions, outperforming existing methods. For widespread use and further development, the research work is fully open-source at https://github.com/Anastasiawd/BrightVO.