Dense-depth map guided deep Lidar-Visual Odometry with Sparse Point Clouds and Images

📄 arXiv: 2507.15496v1 📥 PDF

作者: JunYing Huang, Ao Xu, DongSun Yong, KeRen Li, YuanFeng Wang, Qi Qin

分类: cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-07-21

💡 一句话要点

提出一种基于稠密深度图引导的深度LiDAR-视觉里程计，提升位姿估计精度。

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

关键词: LiDAR-视觉里程计 稠密深度图 深度补全 多尺度特征提取 注意力机制 位姿估计 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有里程计方法在动态环境和遮挡区域存在精度不足的问题，尤其是在尺度模糊的情况下。
  2. 该方法利用稠密深度图引导，结合多尺度特征提取和注意力机制，实现自适应深度感知表示，提升位姿估计精度。
  3. 在KITTI数据集上的实验表明，该方法在精度和鲁棒性上与现有先进方法相比具有竞争力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的LiDAR-视觉里程计框架，该框架集成了LiDAR点云和图像，以实现准确而鲁棒的位姿估计。该方法利用通过深度补全从点云和图像估计的稠密深度图，并结合具有注意力机制的多尺度特征提取网络，从而实现自适应的深度感知表示。此外，我们利用稠密深度信息来细化光流估计，并减轻易于遮挡区域的误差。我们的分层位姿细化模块逐步优化运动估计，确保针对动态环境和尺度模糊的鲁棒预测。在KITTI里程计基准上的综合实验表明，与最先进的视觉和LiDAR里程计方法相比，我们的方法实现了相似或更高的准确性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶系统中，利用LiDAR点云和图像进行精确和鲁棒的位姿估计问题。现有方法在动态环境、遮挡区域以及尺度模糊的情况下，位姿估计的精度和鲁棒性面临挑战。特别是，如何有效地融合稀疏LiDAR点云和图像信息，并克服深度信息缺失带来的影响，是亟待解决的痛点。

核心思路：论文的核心思路是利用深度补全技术，从稀疏LiDAR点云和图像中估计出稠密的深度图，并将其作为指导信息，辅助LiDAR-视觉里程计的位姿估计。通过稠密深度图，可以更好地理解场景的几何结构，从而提高特征匹配的准确性和鲁棒性，并缓解遮挡带来的问题。

技术框架：该LiDAR-视觉里程计框架主要包含以下几个模块：1) 深度补全模块：利用LiDAR点云和图像估计稠密深度图；2) 多尺度特征提取网络：提取图像和点云的多尺度特征，并利用注意力机制进行特征融合；3) 光流估计模块：利用稠密深度信息细化光流估计，减少遮挡区域的误差；4) 分层位姿细化模块：逐步优化运动估计，提高位姿估计的鲁棒性。整体流程是从LiDAR和图像数据开始，经过深度补全、特征提取、光流估计和位姿细化，最终得到精确的位姿估计结果。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用稠密深度图来引导LiDAR-视觉里程计。与传统的直接使用稀疏点云或图像的方法相比，稠密深度图提供了更丰富的几何信息，可以有效地提高特征匹配的准确性和鲁棒性。此外，多尺度特征提取网络和注意力机制的应用，使得网络能够自适应地学习深度感知表示，进一步提升了位姿估计的性能。

关键设计：在深度补全模块中，可能采用了深度学习模型，例如基于卷积神经网络的深度补全网络。在多尺度特征提取网络中，可能使用了不同尺度的卷积核来提取不同尺度的特征，并使用注意力机制来融合不同尺度的特征。在光流估计模块中，可能使用了基于深度信息的加权光流估计方法，以减少遮挡区域的误差。在分层位姿细化模块中，可能使用了迭代最近点（ICP）算法或Bundle Adjustment算法来优化位姿估计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在KITTI里程计基准上进行了全面的实验评估，结果表明，与最先进的视觉和LiDAR里程计方法相比，该方法实现了相似或更高的准确性和鲁棒性。具体的性能数据（例如，平均平移误差、平均旋转误差）和对比基线需要在论文中查找。实验结果验证了稠密深度图引导的LiDAR-视觉里程计的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。精确的位姿估计是这些应用的基础，尤其是在复杂和动态环境中。该方法能够提高自动驾驶车辆在城市道路上的定位精度和导航能力，提升机器人在未知环境中的自主探索能力，并为增强现实应用提供更稳定的虚拟场景叠加效果。未来，该研究可以进一步扩展到三维重建、场景理解等领域。

📄 摘要（原文）

Odometry is a critical task for autonomous systems for self-localization and navigation. We propose a novel LiDAR-Visual odometry framework that integrates LiDAR point clouds and images for accurate and robust pose estimation. Our method utilizes a dense-depth map estimated from point clouds and images through depth completion, and incorporates a multi-scale feature extraction network with attention mechanisms, enabling adaptive depth-aware representations. Furthermore, we leverage dense depth information to refine flow estimation and mitigate errors in occlusion-prone regions. Our hierarchical pose refinement module optimizes motion estimation progressively, ensuring robust predictions against dynamic environments and scale ambiguities. Comprehensive experiments on the KITTI odometry benchmark demonstrate that our approach achieves similar or superior accuracy and robustness compared to state-of-the-art visual and LiDAR odometry methods.