Conceptual Evaluation of Deep Visual Stereo Odometry for the MARWIN Radiation Monitoring Robot in Accelerator Tunnels

📄 arXiv: 2512.00080v1 📥 PDF

作者: André Dehne, Juri Zach, Peer Stelldinger

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-11-25

💡 一句话要点

探索深度视觉立体里程计在加速器隧道辐射监测机器人中的应用

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 深度视觉里程计 立体视觉 机器人导航 自监督学习 加速器隧道 辐射监测 自主导航

📋 核心要点

  1. 现有MARWIN机器人导航方案在未知环境中缺乏灵活性，难以应对复杂几何形状和障碍物。
  2. 论文提出采用深度视觉立体里程计(DVSO)，利用立体视觉和自监督学习估计深度和自我运动。
  3. 概念性评估表明DVSO有望降低尺度漂移，实现低成本传感和数据收集，但仍面临挑战。

📝 摘要（中文）

MARWIN机器人运行于欧洲XFEL，在漫长单调的加速器隧道中执行自主辐射监测，传统定位方法难以胜任。目前导航方案结合了基于激光雷达的边缘检测、轮式/激光雷达里程计与周期性二维码参考、以及壁距、旋转和纵向位置的模糊控制。虽然在预定义区域内稳定，但该设计缺乏对未知几何形状和障碍物的灵活性。本文探索了具有3D几何约束的深度视觉立体里程计(DVSO)作为一种有针对性的替代方案。DVSO是纯视觉的，利用立体视差、光流和自监督学习来联合估计深度和自我运动，无需标记数据。为了全局一致性，DVSO可以随后与绝对参考(例如，地标)或其他传感器融合。我们为加速器隧道环境提供了一个概念性评估，以欧洲XFEL为例。预期的好处包括通过立体视觉减少尺度漂移、低成本传感和可扩展的数据收集，而挑战仍然存在于低纹理表面、光照变化、计算负载和辐射下的鲁棒性。本文定义了一个研究议程，旨在使MARWIN能够在受限、安全关键的基础设施中更自主地导航。

🔬 方法详解

问题定义：MARWIN机器人在加速器隧道中进行辐射监测，现有基于激光雷达和轮式里程计的导航方法在未知或复杂环境中表现不佳，缺乏灵活性，难以应对隧道中可能出现的障碍物。此外，依赖二维码参考也限制了其自主性。因此，需要一种更鲁棒、更灵活的定位方案。

核心思路：论文的核心思路是利用深度视觉立体里程计(DVSO)实现纯视觉的自主导航。DVSO通过立体相机获取图像，利用立体视差和光流信息，并结合自监督学习，联合估计场景深度和机器人的自我运动。这种方法无需预先构建地图或依赖外部标记，具有更强的适应性和灵活性。

技术框架：DVSO系统的整体框架包括以下几个主要模块：1) 立体图像采集：使用立体相机获取左右图像对。2) 特征提取与匹配：提取图像中的特征点，并在左右图像之间进行匹配，计算视差。3) 光流估计：估计连续帧之间的光流场。4) 深度估计：利用立体视差和光流信息，估计场景的深度图。5) 自我运动估计：根据深度图和光流场，估计相机的位姿变化，即机器人的自我运动。6) 优化与融合：可选地，可以将DVSO的结果与来自其他传感器（如激光雷达或惯性测量单元）的数据进行融合，以提高定位精度和鲁棒性。

关键创新：该方法的核心创新在于利用深度学习技术，特别是自监督学习，来联合估计深度和自我运动。与传统的立体视觉里程计相比，DVSO无需手动设计特征或进行复杂的参数调整，可以通过大量无标签数据进行训练，从而提高在复杂环境中的适应性和鲁棒性。此外，利用立体视觉可以有效减少单目视觉里程计的尺度漂移问题。

关键设计：论文中并未详细描述具体的网络结构或损失函数，但通常DVSO会采用卷积神经网络(CNN)来提取图像特征，并使用循环神经网络(RNN)来建模时间序列信息。损失函数通常包括光度一致性损失、深度一致性损失和运动平滑损失等，以约束深度和自我运动的估计结果。具体的参数设置和网络结构需要根据实际应用场景进行调整。

📊 实验亮点

论文主要进行概念性评估，并未提供具体的实验数据。但指出DVSO有望通过立体视觉减少尺度漂移，并实现低成本传感和数据收集。未来的研究方向包括解决低纹理表面、光照变化、计算负载和辐射环境下的鲁棒性问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在复杂、受限环境中进行自主导航的机器人，例如矿井勘探、灾后救援、隧道巡检等。通过纯视觉的定位方案，降低了对外部基础设施的依赖，提高了机器人的适应性和灵活性。未来，结合其他传感器信息，有望实现更精确、更鲁棒的自主导航。

📄 摘要（原文）

The MARWIN robot operates at the European XFEL to perform autonomous radiation monitoring in long, monotonous accelerator tunnels where conventional localization approaches struggle. Its current navigation concept combines lidar-based edge detection, wheel/lidar odometry with periodic QR-code referencing, and fuzzy control of wall distance, rotation, and longitudinal position. While robust in predefined sections, this design lacks flexibility for unknown geometries and obstacles. This paper explores deep visual stereo odometry (DVSO) with 3D-geometric constraints as a focused alternative. DVSO is purely vision-based, leveraging stereo disparity, optical flow, and self-supervised learning to jointly estimate depth and ego-motion without labeled data. For global consistency, DVSO can subsequently be fused with absolute references (e.g., landmarks) or other sensors. We provide a conceptual evaluation for accelerator tunnel environments, using the European XFEL as a case study. Expected benefits include reduced scale drift via stereo, low-cost sensing, and scalable data collection, while challenges remain in low-texture surfaces, lighting variability, computational load, and robustness under radiation. The paper defines a research agenda toward enabling MARWIN to navigate more autonomously in constrained, safety-critical infrastructures.