VIMD: Monocular Visual-Inertial Motion and Depth Estimation

📄 arXiv: 2509.19713v2 📥 PDF

作者: Saimouli Katragadda, Guoquan Huang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-09-24 (更新: 2025-09-29)

💡 一句话要点

VIMD：单目视觉惯性运动与深度估计，提升机器人和XR的3D感知

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 单目深度估计 视觉惯性里程计 多视角几何 深度学习 机器人导航 增强现实 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有单目深度估计方法精度和效率不足，难以满足机器人和XR等领域对3D视觉感知的需求。
  2. VIMD框架利用多视角信息迭代细化像素尺度，避免了全局仿射模型拟合的局限性，提升了深度估计精度。
  3. 实验表明，VIMD在多个数据集上表现出色，即使在极稀疏深度点情况下也能保持高精度，并具备零样本泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种单目视觉惯性运动和深度(VIMD)学习框架，旨在利用基于MSCKF的精确高效的单目视觉惯性运动跟踪来估计稠密度量深度。VIMD的核心在于利用多视角信息迭代地细化每个像素的尺度，而不是像先前的工作那样全局拟合不变的仿射模型。VIMD框架具有高度模块化，使其能够与各种现有的深度估计骨干网络兼容。我们在TartanAir和VOID数据集上进行了广泛的评估，并展示了其在AR Table数据集上的零样本泛化能力。结果表明，即使在每个图像只有10-20个度量深度点的极稀疏点情况下，VIMD也能实现出色的精度和鲁棒性。这使得所提出的VIMD成为在资源受限环境中部署的实用解决方案，同时其强大的性能和强大的泛化能力为各种场景提供了巨大的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单目视觉惯性系统中的稠密深度估计问题。现有的单目深度估计方法通常依赖于全局仿射模型拟合，这在复杂场景下容易失效，导致精度下降。此外，计算效率也是一个挑战，限制了其在资源受限设备上的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用多视角几何信息，迭代地细化每个像素的尺度信息，从而实现更精确的稠密深度估计。通过融合视觉和惯性信息，可以更准确地估计相机运动，进而为多视角深度估计提供更可靠的约束。

技术框架：VIMD框架主要包含以下几个模块：1) 基于MSCKF的单目视觉惯性里程计，用于精确估计相机运动；2) 深度估计骨干网络，用于从单目图像中预测初始深度图；3) 多视角深度融合模块，利用相机运动信息和初始深度图，迭代地细化每个像素的尺度，得到最终的稠密深度图。该框架具有高度模块化，可以灵活地选择不同的深度估计骨干网络。

关键创新：VIMD的关键创新在于其迭代式的多视角深度细化方法。与传统的全局仿射模型拟合方法不同，VIMD通过逐像素地优化尺度信息，能够更好地适应复杂场景下的深度变化。此外，VIMD框架充分利用了视觉和惯性信息，提高了深度估计的精度和鲁棒性。

关键设计：VIMD框架的关键设计包括：1) 基于MSCKF的视觉惯性里程计，提供精确的相机位姿估计；2) 可选择的深度估计骨干网络，例如ResNet或DenseNet；3) 多视角深度融合模块，采用迭代优化的方式，最小化深度一致性误差和重投影误差。具体的损失函数设计和网络结构选择会影响最终的性能，需要在实际应用中进行调整。

📊 实验亮点

VIMD在TartanAir和VOID数据集上取得了优异的性能，显著优于现有的单目深度估计方法。特别是在AR Table数据集上的零样本泛化能力表明，VIMD具有很强的鲁棒性和适应性。即使在每个图像只有10-20个度量深度点的极稀疏情况下，VIMD仍然能够实现高精度的深度估计，这使其在实际应用中具有很大的优势。

🎯 应用场景

VIMD在机器人导航、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)等领域具有广泛的应用前景。精确的稠密深度估计可以帮助机器人更好地理解周围环境，实现自主导航和避障。在AR/VR应用中，VIMD可以提供更真实的3D场景重建，提升用户体验。此外，VIMD在资源受限设备上的高效性能使其能够应用于移动机器人和可穿戴设备。

📄 摘要（原文）

Accurate and efficient dense metric depth estimation is crucial for 3D visual perception in robotics and XR. In this paper, we develop a monocular visual-inertial motion and depth (VIMD) learning framework to estimate dense metric depth by leveraging accurate and efficient MSCKF-based monocular visual-inertial motion tracking. At the core the proposed VIMD is to exploit multi-view information to iteratively refine per-pixel scale, instead of globally fitting an invariant affine model as in the prior work. The VIMD framework is highly modular, making it compatible with a variety of existing depth estimation backbones. We conduct extensive evaluations on the TartanAir and VOID datasets and demonstrate its zero-shot generalization capabilities on the AR Table dataset. Our results show that VIMD achieves exceptional accuracy and robustness, even with extremely sparse points as few as 10-20 metric depth points per image. This makes the proposed VIMD a practical solution for deployment in resource constrained settings, while its robust performance and strong generalization capabilities offer significant potential across a wide range of scenarios.